qiskit_noise_learning.math.ComposedLinearMap

class qiskit_noise_learning.math.ComposedLinearMap(maps: list[LinearMap])

ベース： LinearMap[InputIndex, OutputIndex]

一連の写像を合成して形成される線形写像。

マップはアプリケーションの順序で格納されます。 maps[0] は最初に（最も内側で）、 maps[-1] は最後に（最も外側で）適用されます。

パラメーター

maps – 合成するマップの順序付きシーケンス。

__init__(maps: list[LinearMap])

方法

コラム「 1 」	コラム「 2 」
`__init__`(地図)
`compose`(外側)	ポストコンポーズ：self は I→O を写像し、outer は O→C を写像し、result は I→C を写像する。
`left_multiply`(行列)	左辺に明示的な行列を掛けます。
`pre_compose`(内部)	事前合成：内部写像 A→I、自己写像 I→O、結果写像 A→O。
`projected_output`(output_indices, ベクトル)	ベクトルに適用された写像の射影を計算する。
`rows`(output_indices)	与えられた出力インデックスを行とする部分行列を構成する。

アプリケーション順に並べられたマップの一覧。

rows(output_indices: Iterable[OutputIndex]) → IndexedMatrix[OutputIndex, InputIndex]

与えられた出力インデックスを行とする部分行列を構成する。

パラメーター

output_indices – 行列の目的の行に対するラベル。

戻り値

IndexedMatrix

compose(outer: LinearMap[OutputIndex, OtherOutput]) → ComposedLinearMap

ポストコンポーズ：self は I→O を写像し、outer は O→C を写像し、result は I→C を写像する。

pre_compose(inner: LinearMap[OtherInput, InputIndex]) → ComposedLinearMap

事前合成：内部写像 A→I、自己写像 I→O、結果写像 A→O。

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