QuantumProgramModel
pydantic model QuantumProgramModel
Basi: BaseModel
Modello per la memorizzazione di un programma quantistico.
items
field
Tipo: list[Annotated[CircuitItemModel | SamplexItemModel, Field(discriminator``=``'item_type')]]
Punti all'ordine del giorno.
Convalidato da
check_chunk_sizes_are_consistent
meas_level
field
Tipo: Literal['classified', 'kerneled', 'avg_kerneled']
Valore predefinito: 'classified'
Il livello al quale restituire tutti i risultati delle misurazioni dei registri classici.
Questa opzione imposta il tipo di ritorno di tutti i registri classici in tutte le istruzioni del programma quantistico e determina se i dati complessi grezzi provenienti dai dispositivi di misurazione di basso livello vengano scomposti in bit oppure no.
«classified»: i dati del registro classico vengono restituiti sotto forma di array booleani con la struttura intrinseca
(num_shots, creg_size).“kerneled”: i dati del registro classico vengono restituiti sotto forma di array complesso con la struttura intrinseca
(num_shots, creg_size), dove ogni voce rappresenta un dato relativo al QI (ottenuto tramite interpolazione della curva di misurazione) in unità arbitrarie.“avg_kerneled”: I dati del registro classico vengono restituiti sotto forma di array complesso con la funzione intrinseca
forma
(creg_size,), in cui i dati sono equivalenti a quelli "kernelizzati", ma con l'aggiunta di una media calcolata sugli scatti.
Convalidato da
check_chunk_sizes_are_consistent
passthrough_data
field
Tipo: DataTree
Valore predefinito: None
I dati arbitrari annidati vengono elaborati senza subire modifiche.
Convalidato da
check_chunk_sizes_are_consistent
shots
field
Tipo: int
Il numero di scatti per ciascun circuito collegato singolarmente.
Vincoli
- ge = 1
Convalidato da
check_chunk_sizes_are_consistent
check_chunk_sizes_are_consistent
validator check_chunk_sizes_are_consistent
Verificare che tutte le voci del programma impostino le dimensioni dei blocchi in modo coerente.