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IBM Quantum Platform

AILinearFunctionSynthesis

class qiskit_ibm_transpiler.ai.AILinearFunctionSynthesis(coupling_map: list[list[int]] | None = None, backend: Backend | None = None, replace_only_if_better: bool = True, max_threads: int | None = None)

GitHub

ベース: AISynthesis

線形関数回路(CXゲートとSWAPゲートのブロック)の合成。 現在は9量子ビットブロックまで。

パラメーター

  • coupling_map (list[list[int]], optional) – 量子ビット間の物理リンクを表すペアのリスト。
  • backend (Backend, optional) – AI線形関数合成に使用されるバックエンド
  • replace_only_if_better (bool, optional) – 元の回路を合成した回路に置き換えた方が良いかどうかを判断する。
  • max_threads (int, optional) – 並行して送信するリクエスト数を設定する。

属性

is_analysis_pass

パスが分析パスかどうかをチェックする。

パスが AnalysisPass,、パスがDAGを分析し、その分析結果をプロパティセットに書き込むことができることを意味する。 この種のパスでは、DAGの変更は許されない。

is_transformation_pass

パスが変形パスかどうかをチェックする。

パスが TransformationPass, の場合、そのパスはDAGを操作することはできるが、プロパティセットを変更することはできない(ただし、読み取ることはできる)ことを意味する。


方法

execute

execute(passmanager_ir, state, callback=None)

入力Qiskit IRに対して最適化タスクを実行する。

パラメーター

  • passmanager_ir (Any) – Qiskit IRを最適化する。
  • state (PassManagerState) – パスマネージャー自身によるワークフロー実行に関連する状態。
  • callback (Callable) – 最適化タスクの実行ごとに呼び出されるコールバック関数。

戻り値

Qiskit IRとワークフローの状態を最適化。

戻りの型

タプル [*Any*PassManagerState ]

name

name()

パスの名前

戻りの型

str

run

run(dag)

GitHub

DAGCircuitでパスを実行する。 これはパス開発者によって実装される。

パラメーター

dag (DAGCircuit) – パスが実行されるダグ。

レイズ

NotImplementedError - パスが未実装の場合。

synth_nodes

synth_nodes(nodes)

GitHub

update_status

update_status(state, run_state)

ワークフローのステータスを更新する。

パラメーター

  • state (PassManagerState) – 更新するマネージャーの状態を渡す。
  • run_state (RunState) – 現在のタスクの完了状況。

戻り値

パスマネージャーの状態を更新。

戻りの型

PassManagerState

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