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IBM Quantum Platform

ZFeatureMap

class qiskit.circuit.library.ZFeatureMap(feature_dimension, reps=2, data_map_func=None, parameter_prefix='x', insert_barriers=False, name='ZFeatureMap')

GitHub

Bases : PauliFeatureMap

Le circuit de Pauli Z-évolution du premier ordre.

Sur 3 qubits et avec 2 répétitions, le circuit est représenté par :

┌───┐┌─────────────┐┌───┐┌─────────────┐
┤ H ├┤ P(2.0*x[0]) ├┤ H ├┤ P(2.0*x[0]) ├
├───┤├─────────────┤├───┤├─────────────┤
┤ H ├┤ P(2.0*x[1]) ├┤ H ├┤ P(2.0*x[1]) ├
├───┤├─────────────┤├───┤├─────────────┤
┤ H ├┤ P(2.0*x[2]) ├┤ H ├┤ P(2.0*x[2]) ├
└───┘└─────────────┘└───┘└─────────────┘

Il s'agit d'une sous-classe de PauliFeatureMap où les chaînes de Pauli sont fixées à ["Z".] Par conséquent, l'expansion de premier ordre sera un circuit sans portes enchevêtrées.

Exemples

>>> prep = ZFeatureMap(3, reps=3, insert_barriers=True)
>>> print(prep.decompose())
     ┌───┐ ░ ┌─────────────┐ ░ ┌───┐ ░ ┌─────────────┐ ░ ┌───┐ ░ ┌─────────────┐
q_0: ┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[0]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[0]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[0])
     ├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤
q_1: ┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[1]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[1]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[1])
     ├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤
q_2: ┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[2]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[2]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[2])
     └───┘ ░ └─────────────┘ ░ └───┘ ░ └─────────────┘ ░ └───┘ ░ └─────────────┘
>>> data_map = lambda x: x[0]*x[0] + 1  # note: input is an array
>>> prep = ZFeatureMap(3, reps=1, data_map_func=data_map)
>>> print(prep.decompose())
     ┌───┐┌──────────────────────┐
q_0: ┤ H ├┤ P(2.0*x[0]**2 + 2.0)
     ├───┤├──────────────────────┤
q_1: ┤ H ├┤ P(2.0*x[1]**2 + 2.0)
     ├───┤├──────────────────────┤
q_2: ┤ H ├┤ P(2.0*x[2]**2 + 2.0)
     └───┘└──────────────────────┘
>>> from qiskit.circuit.library import TwoLocal
>>> ry = TwoLocal(3, "ry", "cz", reps=1)
>>> classifier = ZFeatureMap(3, reps=1) + ry
>>> print(classifier.decompose())
     ┌───┐┌─────────────┐┌──────────┐      ┌──────────┐
q_0: ┤ H ├┤ P(2.0*x[0]) ├┤ RY(θ[0]) ├─■──■─┤ RY(θ[3]) ├────────────
     ├───┤├─────────────┤├──────────┤ │  │ └──────────┘┌──────────┐
q_1: ┤ H ├┤ P(2.0*x[1]) ├┤ RY(θ[1]) ├─■──┼──────■──────┤ RY(θ[4])
     ├───┤├─────────────┤├──────────┤    │      │      ├──────────┤
q_2: ┤ H ├┤ P(2.0*x[2]) ├┤ RY(θ[2]) ├────■──────■──────┤ RY(θ[5])
     └───┘└─────────────┘└──────────┘                  └──────────┘
Déclassé depuis la version 2.1

La classe qiskit.circuit.library.data_preparation._z_feature_map.ZFeatureMap est obsolète depuis Qiskit 2.1. Elle sera supprimée à Qiskit 3.0. Utilisez la fonction z_feature_map en remplacement. Notez que cela ne renverra plus un BlueprintCircuit, mais un simple QuantumCircuit.

Paramètres

  • feature_dimension (int) – Le nombre de caractéristiques
  • reps (int) – Le nombre de circuits répétés. La valeur par défaut est 2 et la valeur minimale est 1.
  • data_map_func (Callable[[ndarray], float] | None) – Une fonction de mappage pour les données x qui peut être fournie afin de remplacer le mappage par défaut de self_product().
  • parameter_prefix (str) – Le préfixe utilisé si des paramètres par défaut sont générés.
  • insert_barriers (bool) – Si True, des barrières sont insérées entre les instructions d'évolution et les couches hadamard.
  • name (str) – Nom du circuit.

Attributs

name

Type : str

Un nom lisible par l'homme pour le circuit.

Exemple

from qiskit import QuantumCircuit

qc = QuantumCircuit(2, 2, name="my_circuit")
print(qc.name)
my_circuit
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