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IBM Quantum Platform

ApproximatingObjective

class qiskit.synthesis.unitary.aqc.ApproximatingObjective

GitHub

Bases : ABC

Une classe de base pour la définition d'un problème d'optimisation. Une classe d'implémentation doit fournir au moins une implémentation de la objective méthode. Dans ce cas, seuls des optimiseurs sans gradient peuvent être utilisés. Il est préférable d'inclure ces deux méthodes, objective et gradient, dans une implémentation.


Attributs

num_thetas

Retourne : le nombre de paramètres dans ce problème d'optimisation.

target_matrix

Retourne : une matrice approximée


Méthodes

gradient

abstractmethod gradient(param_values)

GitHub

Calcule un gradient par rapport aux paramètres, à partir d'un vecteur de valeurs de paramètres.

Paramètres

param_values (ndarray) – un vecteur de valeurs de paramètres pour le problème d'optimisation.

Retours

un tableau de valeurs de gradient.

Type de retour

ndarray

objective

abstractmethod objective(param_values)

GitHub

Calcule une valeur de la fonction objective à partir d'un vecteur de valeurs de paramètres.

Paramètres

param_values (ndarray) – un vecteur de valeurs de paramètres pour le problème d'optimisation.

Retours

une valeur flottante de la fonction objective.

Type de retour

SupportsFloat

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