map_majorana_action_generators

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

a を別の演算子型 MajoranaOperator にマッピングします。

これは、インスタンス MajoranaOperator 用の新しいマッパーを実装する際に役立つ汎用関数です。本質的には、演算子の項を単純に順に処理し、遭遇した各項をユーザーが指定した map_action 関数 MajoranaAction に適用していくだけです。ユーザーが指定した identity ジェネレータと組み合わせることで、任意の出力型へのマッピングが可能になります。

注

出力型は、. を通じてスカラーによる乗算をサポートしていなければ T なりません __mul__。もし、. を通じて2つのインスタンスの合成もサポートする必要があるならば compose=None``__and__ 。 SparseObservable そうではないため、以下の例ではを明示 compose() 的に指定しています。を持つ型（ __and__ 例如 SparsePauliOp）は、デフォルト値を利用できます。

注

以下に記述したマッピングは、この関数の最小限の例示であり majorana_jordan_wigner()、並列化され、結果の組み立て時に使用するメモリ量を制限する本関数の代わりとなるものではありません。

>>> from qiskit_fermions.mappers import map_majorana_action_generators
>>> from qiskit_fermions.operators import MajoranaAction, MajoranaOperator, gamma
>>> from qiskit.quantum_info import SparseObservable
>>>
>>> def jordan_wigner(mode: MajoranaAction) -> SparseObservable:
...     idx = mode // 2
...     qubits = list(range(idx + 1))
...     pauli = "Y" if mode % 2 else "X"
...     return SparseObservable.from_sparse_list(
...         [("Z" * idx + pauli, qubits, 1.0)],
...         num_qubits=num_qubits,
...     )
>>>
>>> num_qubits = 2
>>> def identity() -> SparseObservable:
...     return SparseObservable.identity(num_qubits)
>>>
>>> op = MajoranaOperator.from_dict({
...     (0, 2): 0.5,
...     (1, 3): 0.5,
...     (0, 3): 0.5j,
...     (1, 2): -0.5j,
... })
>>> qop = map_majorana_action_generators(
...     op, jordan_wigner, identity, compose=SparseObservable.compose
... )
>>> print(sorted(qop.simplify().to_sparse_list()))
[('XX', [0, 1], (0.5-0j)), ('XY', [0, 1], 0.5j), ('YX', [0, 1], -0.5j), ('YY', [0, 1], (0.5+0j))]

パラメーター

operator (MajoranaOperator) – マッピング対象の演算子。
map_action (Callable[[int], T]) – 単一の値を目的の出力型 MajoranaAction にマッピングする関数。
identity (Callable[[], T]) – 出力型の乗法単位元インスタンスを生成する関数。
compose (Callable[[T, T], T] | None) – 2つの出力型インスタンスの合成ロジックを実装するためのオプション関数。これが指定されていない場合、デフォルトではを使用します operator.and_()。

戻り値

マップされた演算子。

戻りの型

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