qiskit_noise_learning.experiment_builder.EvenDepthVanillaPaths
class qiskit_noise_learning.experiment_builder.EvenDepthVanillaPaths(*, prep_gate: ModelGate | None = None, meas_gate: ModelGate | None = None, gates: list[ModelGate] | None = None, input_paulis: dict[str, QubitSparsePauliList] | None = None)
Bases : AddPaths
Générer des chemins « vanilla » non liés à l'aide de répétitions de deux applications de porte.
Pour chaque porte cible, génère des chemins dans lesquels le fragment répétable est constitué de deux applications de la porte.
Paramètres
- prep_gate – La porte de préparation. Si
None, la valeur par défaut est la porte nommée"P". - meas_gate – La fenêtre de mesure. Si
None, la valeur par défaut est la porte nommée"M". - portes – Portes permettant de générer des trajets; celles-ci doivent être unitaires (sans composante de préparation ni de mesure). Si
None, la valeur par défaut correspond à toutes les portes unitaires de l'ensemble de portes. - input_paulis – Correspondance facultative entre le nom de la porte et les Paulis à utiliser. Si aucune valeur n'est spécifiée, la valeur par défaut correspond aux générateurs de porte si le modèle de fidélité contient un
PauliLindbladModel, sinon une exceptionValueErrorest levée.
__init__
__init__(*, prep_gate: ModelGate | None = None, meas_gate: ModelGate | None = None, gates: list[ModelGate] | None = None, input_paulis: dict[str, QubitSparsePauliList] | None = None)
Méthodes
Chronique « 1 » | Chronique « 2 » |
|---|---|
__init__(*[, prep_gate, meas_gate, gates, ...]) | |
run(expérience) | Vérifiez que les champs obligatoires sont bien renseignés, puis passez à cette étape. |
Attributs
Chronique « 1 » | Chronique « 2 » |
|---|---|
populates_fields | |
required_fields | Séquence immuable intégrée. |
required_fields
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