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IBM Quantum Platform

qiskit_noise_learning.analysis.LeastSquaresSolve

class qiskit_noise_learning.analysis.LeastSquaresSolve(non_negative: bool = True, solver: Literal['cvxpy', 'scipy'] | None = None)

GitHub

Basi: ModelSolve

Risolve mediante ModelData il metodo dei minimi quadrati, con vincoli opzionali di non negatività.

Minimizza ∥Ax−b∥22\|A x - b\|_2^2 sulla matrice di progettazione e A sul target b. Vedi ModelSolve per informazioni sulla responsabilità generale di un risolutore di modelli in questa libreria.

Parametri

  • non_negative – Indica se limitare la soluzione a valori non negativi (x >= 0). Il valore predefinito è True.
  • risolutore – O "cvxpy" (impostazione predefinita) oppure "scipy". Se "cvxpy" viene richiesto ma non è installato, viene visualizzato un messaggio di avviso e si ricorre a "scipy".

Aumenti

ValueError : se non solver è o "cvxpy" "scipy".

__init__

__init__(non_negative: bool = True, solver: Literal['cvxpy', 'scipy'] | None = None)


Metodi

Rubrica 1
Rubrica 2
__init__([non_negative, solver])
run(adatto)Esegui questa fase, restituendo un nuovo oggetto Fit con il livello di output compilato.

Attributi

Rubrica 1
Rubrica 2
input_levelIl livello di dati letto in questa fase.
output_levelIl livello di dati in cui questa fase effettua la scrittura.
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