QuantumProgramModel
pydantic model QuantumProgramModel
Bases : BaseModel
Modèle permettant de stocker un programme quantique.
items
field
Type : list[Annotated[CircuitItemModel | SamplexItemModel, Field(discriminator``=``'item_type')]]
Points à l'ordre du jour.
Validé par
check_chunk_sizes_are_consistent
meas_level
field
Type : Literal['classified', 'kerneled', 'avg_kerneled']
Valeur par défaut : 'classified'
Le niveau auquel tous les résultats de mesure des registres classiques doivent être renvoyés.
Cette option définit le type de retour de tous les registres classiques dans tous les éléments du programme quantique et détermine si les données complexes brutes provenant des dispositifs de mesure de bas niveau sont converties en bits ou non.
« classifié » : les données de registre classique sont renvoyées sous forme de tableaux booléens ayant la forme intrinsèque
(num_shots, creg_size).« kerneled » : les données du registre classique sont renvoyées sous la forme d'un tableau complexe ayant la structure intrinsèque
(num_shots, creg_size), où chaque entrée correspond à une valeur de l'IQ (obtenue par interpolation de la courbe de mesure) exprimée en unités arbitraires.« avg_kerneled » : les données du registre classique sont renvoyées sous la forme d'un tableau complexe à l'aide de la fonction intrinsèque
forme
(creg_size,), où les données sont équivalentes à celles obtenues par « kerneling », mais en plus moyennées sur l'ensemble des prises.
Validé par
check_chunk_sizes_are_consistent
passthrough_data
field
Type: DataTree
Valeur par défaut : None
Les données imbriquées arbitraires ont été transmises à l'exécution sans être modifiées.
Validé par
check_chunk_sizes_are_consistent
shots
field
Type: int
Le nombre de cycles pour chaque circuit relié individuellement.
Contraintes
- ge = 1
Validé par
check_chunk_sizes_are_consistent
check_chunk_sizes_are_consistent
validator check_chunk_sizes_are_consistent
Vérifiez que tous les éléments du programme définissent des tailles de bloc de manière cohérente.