qiskit_noise_learning.data.ObservableData

class qiskit_noise_learning.data.ObservableData(dataset: Dataset)

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Basi: LeveledData

Una raccolta di valori attesi calcolati.

Questa classe è un wrapper attorno a un XArray Datasete contiene i seguenti dati:

Variabili di dati:
- observable_values: Observable calcolati a partire da singoli elementi InstructionSequence e coppie Path a una data profondità del frammento, separati da randomizzazioni. Ha le seguenti dimensioni ("observable", "randomization"). np.nan Si ipotizza che tali valori siano dovuti alla irregolarità della dimensione "randomization" per le diverse grandezze osservabili.
- time_lbs: Limite inferiore dei tempi di acquisizione dei dati, con dimensioni ("observable", "randomization"), e di tipo "datetime64[us]".
- time_ubs: Limite superiore dei tempi di acquisizione dei dati, con dimensioni ("observable", "randomization"), e di tipo "datetime64[us]".
Coordinate:
- unbound_path: Il percorso non vincolato (con fragment_depth=None) per ciascun osservabile, lungo la dimensione ("observable",), di tipo Path.
- fragment_depth: Array di numeri interi contenente le profondità dei frammenti lungo la dimensione ("observable",).

Parametri

set di dati – Un set di dati con la formattazione sopra indicata.

init

__init__(dataset: Dataset)

Metodi

Rubrica 1	Rubrica 2
`__init__`(set di dati)
`from_arrays`(percorsi non vincolati, profondità dei frammenti,...)	Crea un'istanza a partire dai dati specificati come array.
`merge`(altro)	Unire i dati osservabili in un'unica istanza.

Attributi

Rubrica 1	Rubrica 2
`dataset`
`observable_values`	Array di dati osservabili.
`time_lbs`	Intervallo di tempo minimo dell'array di dati.
`time_ubs`	Arrativo superiore del tempo dell'array di dati.

from_arrays

classmethod from_arrays(unbound_paths: list[Path], fragment_depths: ndarray[int], observable_values: ndarray[float64], time_lbs: ndarray[datetime64], time_ubs: ndarray[datetime64])

Crea un'istanza a partire dai dati specificati come array.

Parametri

unbound_paths – I percorsi non associati corrispondenti agli osservabili.
fragment_depths – Le profondità dei frammenti per ciascun osservabile.
observable_values – Un array NumPy di tipo " 2d " con floats assi ("observable", "randomization").
time_lbs – Un limite inferiore del tempo di raccolta dati per ciascuna variabile osservabile e randomizzazione. Ha assi ("observable", "randomization").
time_ubs – Limiti superiori relativi al tempo di raccolta dei dati per ciascuna grandezza osservabile e per ciascuna randomizzazione. Ha assi ("observable", "randomization").

observable_values

Tipo: DataArray

Array di dati osservabili.

time_lbs

Tipo: DataArray

Intervallo di tempo minimo dell'array di dati.

time_ubs

Tipo: DataArray

Arrativo superiore del tempo dell'array di dati.

merge

merge(other: Self) → Self

Unire i dati osservabili in un'unica istanza.

Parametri

altro – L'altro insieme di dati osservabili.

Risultati

I dati combinati.

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