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IBM Quantum Platform

QuantumProgramModel

pydantic model QuantumProgramModel

GitHub

Bases : BaseModel

Modèle permettant de stocker un programme quantique.

circuits

field

Type : QpyDataV13ToV17Model[QuantumCircuit]

Un circuit quantique pour chaque élément de items.

Ces éléments sont stockés en dehors de items afin de les regrouper au sein d'un seul bloc QPY.

Validé par

  • check_chunk_sizes_are_consistent
  • check_circuit_count_is_consistent

items

field

Type : list[Annotated[CircuitItemModel | SamplexItemModel, Field(discriminator``=``'item_type')]]

Points à l'ordre du jour.

Validé par

  • check_chunk_sizes_are_consistent
  • check_circuit_count_is_consistent

meas_level

field

Type : Literal['classified', 'kerneled', 'avg_kerneled', 'both']

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 du registre classique sont renvoyées sous forme de tableaux booléens ayant la structure 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 QI (obtenue par interpolation de la courbe de mesure) exprimée en unités arbitraires.

  • « avg_kerneled » : les données des registres classiques sont renvoyées sous la forme d'un tableau complexe à l'aide de la fonction intrinsèque

    (creg_size,)forme, où les données sont équivalentes à celles obtenues par « kernel », mais en plus moyennées sur l'ensemble des prises.

  • « les deux » : pour chaque registre classique, le système renvoie à la fois les données classées et les données agrégées.

Validé par

  • check_chunk_sizes_are_consistent
  • check_circuit_count_is_consistent

passthrough_data

field

Type: DataTree

Valeur par défaut : None

Les données imbriquées arbitraires sont transmises à l'exécution sans être modifiées.

Validé par

  • check_chunk_sizes_are_consistent
  • check_circuit_count_is_consistent

semantic_role

field

Type : str | None

Valeur par défaut : None

Rôle sémantique indiquant comment les résultats d'exécution peuvent être traités a posteriori par les clients d'exécution.

Les valeurs système réservées comprennent ‘sampler-v2’ et ‘estimator-v2’; elles sont susceptibles d'être modifiées sans préavis. Les clients tiers ne doivent pas définir cette valeur ni s'y fier.

Validé par

  • check_chunk_sizes_are_consistent
  • check_circuit_count_is_consistent

shots

field

Type: int

Le nombre de cycles pour chaque circuit monté individuellement.

Contraintes

  • ge = 1

Validé par

  • check_chunk_sizes_are_consistent
  • check_circuit_count_is_consistent

check_chunk_sizes_are_consistent

validator check_chunk_sizes_are_consistent

GitHub

Vérifiez que tous les éléments du programme définissent la taille des blocs de manière cohérente.

check_circuit_count_is_consistent

validator check_circuit_count_is_consistent

GitHub

Vérifiez qu'il y a un circuit pour chaque élément.

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