BaseSamplerV1

class qiskit.primitives.BaseSamplerV1(*, options=None)

Basi: BasePrimitiveV1, Generic[T]

Classe base del campionatore V1

Classe base del campionatore che calcola le quasi-probabilità delle stringhe di bit dai circuiti quantistici.

Un campionatore viene inizializzato con un set di parametri vuoto. Il campionatore viene utilizzato per creare un file JobV1attraverso il metodo qiskit.primitives.Sampler.run() . Questo metodo viene richiamato con i seguenti parametri

• circuiti quantistici ( $\psi_i(\theta)$ ): elenco di circuiti quantistici (parametrizzati). (un elenco di QuantumCircuit oggetti)
• valori dei parametri ( $\theta_k$ ): elenco di insiemi di valori dei parametri da legare ai parametri dei circuiti quantistici. (elenco di elenchi di galleggianti)

Il metodo restituisce un JobV1 e la chiamata a qiskit.providers.JobV1.result() restituisce un SamplerResult che contiene le probabilità o quasi-probabilità delle stringhe di bit, oltre a metadati opzionali come le barre di errore nei campioni.

Ecco un esempio di utilizzo del campionatore.

# This is a fictional import path.
# There are currently no Sampler implementations in Qiskit.
from sampler_v1_location import SamplerV1
from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.circuit.library import RealAmplitudes

# a Bell circuit
bell = QuantumCircuit(2)
bell.h(0)
bell.cx(0, 1)
bell.measure_all()

# two parameterized circuits
pqc = RealAmplitudes(num_qubits=2, reps=2)
pqc.measure_all()
pqc2 = RealAmplitudes(num_qubits=2, reps=3)
pqc2.measure_all()

theta1 = [0, 1, 1, 2, 3, 5]
theta2 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

# initialization of the sampler
sampler = Sampler()

# Sampler runs a job on the Bell circuit
job = sampler.run(circuits=[bell], parameter_values=[[]], parameters=[[]])
job_result = job.result()
print([q.binary_probabilities() for q in job_result.quasi_dists])

# Sampler runs a job on the parameterized circuits
job2 = sampler.run(
    circuits=[pqc, pqc2],
    parameter_values=[theta1, theta2],
    parameters=[pqc.parameters, pqc2.parameters])
job_result = job2.result()
print([q.binary_probabilities() for q in job_result.quasi_dists])

Inizializzare SamplerV1.

Parametri

options (dict | None) – Opzioni predefinite.

Attributi

options

Metodi

run

set_options