map_edge_vertex_generators

map_edge_vertex_generators(operator, map_action, identity, compose=None)

Mappare un EdgeVertexOperator a un altro tipo di operatore.

Si tratta di una funzione generica che facilita l'implementazione di nuovi mappatori per le istanze EdgeVertexOperator . In sostanza, si limita a scorrere i termini dell’operatore, applicando a EdgeAction ciascuno di essi la funzione map_action fornita dall’utente. In combinazione con il generatore identity fornito dall'utente, ciò consente di mappare i dati a tipi di output arbitrari.

Nota

Il tipo di output T deve supportare la moltiplicazione per uno scalare tramite __mul__. Se compose=None deve inoltre supportare la composizione di due istanze tramite __and__. SparseObservable non è così, ed è per questo che l'esempio riportato di seguito lo specifica esplicitamente compose() ; un tipo con un __and__ (come SparsePauliOp) può avvalersi del valore predefinito.

Nota

La mappatura riportata di seguito è un'illustrazione volutamente essenziale di questa funzione, non un suo sostituto edge_vertex_jordan_wigner(): copre solo le interazioni tra vicini più prossimi e non è né parallelizzata né limitata dalla memoria. È preferibile ricorrere alla funzione di libreria piuttosto che copiare questa.

>>> from qiskit_fermions.mappers import map_edge_vertex_generators
>>> from qiskit_fermions.operators import EdgeAction, EdgeVertexOperator
>>> from qiskit.quantum_info import SparseObservable
>>>
>>> def jordan_wigner_nearest_neighbor(mode: EdgeAction) -> SparseObservable:
...     left, right = mode
...     if left == right:
...         return SparseObservable.from_sparse_list(
...             [("Z", [left], 1.0)], num_qubits=num_qubits
...         )
...     if abs(left - right) != 1:
...         raise NotImplementedError(
...             "This mapping only handles nearest neighbor interactions"
...         )
...     # The orientation must be compared rather than differenced: an edge operator is
...     # antisymmetric, so the sign depends on the index order while the string does not.
...     lo, hi = min(left, right), max(left, right)
...     coeff = -1.0 if left < right else 1.0
...     return SparseObservable.from_sparse_list(
...         [("YX", [lo, hi], coeff)], num_qubits=num_qubits
...     )
>>>
>>> num_qubits = 4
>>> def identity() -> SparseObservable:
...     return SparseObservable.identity(num_qubits)
>>>
>>> op = EdgeVertexOperator.from_dict({
...     ((0, 0),): 2.0,
...     ((0, 1),): 0.5,
...     ((1, 1), (1, 2)): 1.0,
... })
>>> qop = map_edge_vertex_generators(
...     op, jordan_wigner_nearest_neighbor, identity, compose=SparseObservable.compose
... )
>>> print(sorted(qop.simplify().to_sparse_list()))
[('XX', [1, 2], 1j), ('YX', [0, 1], (-0.5+0j)), ('Z', [0], (2+0j))]

Parametri

operator (EdgeVertexOperator) – l'operatore da mappare.
map_action (Callable[[tuple[int, int]], T]) – la funzione che mappa un singolo valore al EdgeAction tipo di output desiderato.
identity (Callable[[], T]) – la funzione che genera l'istanza dell'identità moltiplicativa del tipo di output.
compose (Callable[[T, T], T] | None) – una funzione opzionale per implementare la logica di composizione di due istanze di tipo di output. Se questo dato non viene fornito, verrà utilizzato per impostazione predefinita operator.and_().

Risultati

L'operatore mappato.

Tipo di restituzione

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