QuantumProgram
class QuantumProgram(shots, items=None, noise_maps=None, meas_level='classified', passthrough_data=None)
ベース： object
量子ランタイム実行ファイル。
量子プログラムは、順序付けられた要素のリストで構成されており、各要素には単一の回路と、それに関連するパラメータ値の配列が含まれています。 量子プログラムを実行すると、指定された回数分 shots 、提供された各回路引数のセットについて、各回路の結果がサンプリングされます。
パラメーター
-
shots (int) – 各回路の実行におけるショット数。
-
items (Iterable[QuantumProgramItem] | None) – プログラムを構成する項目。
-
noise_maps (dict[str, PauliLindbladMap] | None) – Samplexアイテムで使用するノイズマップ。
-
meas_level (Literal['classified', 'kerneled', 'avg_kerneled', 'both']) –
すべての従来のレジスタ測定結果を返すレベル。 この値は、すべての量子プログラム項目におけるすべての古典レジスタの戻り値の型を設定し、低レベルの測定デバイスからの生複素数データがビット単位で区別されるかどうかを決定します。 サポートされる値は以下のとおりです。
-
"classified": クラシック・レジスタのデータは、ブール値の配列として返され、その
(num_shots, creg_size)固有形状。 -
「kerneled」：古典レジスタデータは、
(num_shots, creg_size)固有形状。各エントリは、任意の単位で表されたIQデータポイント（測定トレースのカーネリング処理の結果）を表しています。 -
"avg_kerneled": 古典レジスタデータは、以下の形式を持つ複素数配列として返されます。
(creg_size,)固有形状。この場合、データは「カーネル化」されたものと同等ですが、ショットごとに平均化が追加されています。
passthrough_data: 変更されることなく実行プロセスを通過する、任意のネストされたデータ。
-
-
passthrough_data (DataTree | None)
方法
append_circuit_item
append_circuit_item(circuit, *, circuit_arguments=None, chunk_size=None)
このプログラムに新しい CircuitItem ものを追加してください。
パラメーター
- circuit (QuantumCircuit) – 本製品の回路図。
- circuit_arguments (ndarray | None) – 回路のパラメータ値の実数配列。 最後の軸は固有軸であり、その大きさは回路パラメータの数に等しい。 主軸は外因的であり、スイープグリッドを定義する。
- chunk_size (int | None) – 各ショットループの実行におけるバインドされる回路の最大数、あるいは
None速度を最適化するためにサーバーサイドのヒューリスティックを使用する。 セッション内で実行されていない場合、常にサーバー側のヒューリスティックが使用され、この値は無視されます。
戻りの型
なし
append_samplex_item
append_samplex_item(circuit, *, samplex, samplex_arguments=None, shape=None, chunk_size=None)
このプログラムに新しい SamplexItem ものを追加してください。
パラメーター
- circuit (QuantumCircuit) – この商品の回路図。
- samplex (Samplex) – 回路のパラメータをランダムに生成するためのサンプルコード。
- samplex_arguments (dict[str, Any] | None) – samplex の引数名から引数値への対応付け。 各引数配列には、その型によって決まる固有の軸があります（例：
parameter_valuesは 個のパラメータに対してn固有の形状(n,)を持ちます）。 すべての引数の外在的な形状は、まとめてブロードキャストされます。 - shape (tuple[int, ...] | None) – そのアイテムの外部形状が、ブロードキャスト可能でなければならない形状。 がに
samplex_arguments内在する形状を超える軸はshape、独立したランダム化を列挙する。 - chunk_size (int | None) – 各ショットループの実行におけるバインドされる回路の最大数、あるいは
None速度を最適化するためにサーバーサイドのヒューリスティックを使用する。 セッション内で実行されていない場合、常にサーバー側のヒューリスティックが使用され、この値は無視されます。
戻りの型
なし