qiskit.circuit.library.z_feature_map

qiskit.circuit.library.z_feature_map(feature_dimension, reps=2, entanglement='full', alpha=2.0, data_map_func=None, parameter_prefix='x', insert_barriers=False, name='ZFeatureMap')

GitHub

1次のパウリZ進化回路。

3量子ビットで2回の繰り返しの場合、回路は次のように表される：

┌───┐┌─────────────┐┌───┐┌─────────────┐
┤ H ├┤ P(2.0*x[0]) ├┤ H ├┤ P(2.0*x[0]) ├
├───┤├─────────────┤├───┤├─────────────┤
┤ H ├┤ U(2.0*x[1]) ├┤ H ├┤ P(2.0*x[1]) ├
├───┤├─────────────┤├───┤├─────────────┤
┤ H ├┤ P(2.0*x[2]) ├┤ H ├┤ P(2.0*x[2]) ├
└───┘└─────────────┘└───┘└─────────────┘

これは、 PauliFeatureMap ここで、パウリ弦は ['Z'] に固定されています。その結果、1次拡張はもつれゲートのない回路となる。

パラメーター

feature_dimension (int) – 回路内の量子ビット数。
reps (int) – 進化レイヤーが繰り返される回数。
entanglement (str |Sequence[Sequence[int]] | Callable[[int], str |Sequence[Sequence[int]]]) – エンタングルメント構造を指定します。文字列（'full', 'linear', 'reverse_linear', 'circular' または 'sca'）、整数のタプルからなるリスト、あるいは各反復ごとにこれらの型を返す呼び出し可能オブジェクトです。
alpha (float) – パウリ回転因子。パウリ回転に掛けられる。
data_map_func (Callable[[Parameter], ParameterExpression] | None) – デフォルトのマッピングを上書きするために指定できる、 x データ用のマッピング関数。
parameter_prefix (str) – デフォルト引数が生成される場合に使用される接頭辞。
insert_barriers (bool) – その場合 True、進化指令とアダマール層の間に障壁が挿入される。
name (str) – 回路の名前。

戻り値

Z特徴マップを実装する量子回路。

戻りの型

QuantumCircuit

例

>>> from qiskit.circuit.library import z_feature_map
>>> prep = z_feature_map(3, reps=3, insert_barriers=True)
>>> print(prep)
     ┌───┐ ░ ┌─────────────┐ ░ ┌───┐ ░ ┌─────────────┐ ░ ┌───┐ ░ ┌─────────────┐
q_0: ┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[0]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[0]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[0]) ├
     ├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤
q_1: ┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[1]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[1]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[1]) ├
     ├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤
q_2: ┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[2]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[2]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[2]) ├
     └───┘ ░ └─────────────┘ ░ └───┘ ░ └─────────────┘ ░ └───┘ ░ └─────────────┘

>>> data_map = lambda x: x[0]*x[0] + 1  # note: input is an array
>>> prep = z_feature_map(3, reps=1, data_map_func=data_map)
>>> print(prep)
     ┌───┐┌──────────────────────┐
q_0: ┤ H ├┤ P(2.0*x[0]**2 + 2.0) ├
     ├───┤├──────────────────────┤
q_1: ┤ H ├┤ P(2.0*x[1]**2 + 2.0) ├
     ├───┤├──────────────────────┤
q_2: ┤ H ├┤ P(2.0*x[2]**2 + 2.0) ├
     └───┘└──────────────────────┘

>>> from qiskit.circuit.library import n_local
>>> circuit = n_local(3, "ry", "cz", reps=1).decompose()
>>> classifier = z_feature_map(3, reps=1)
>>> classifier.append(circuit, list(range(classifier.num_qubits)))
>>> print(classifier)
     ┌───┐┌─────────────┐┌──────────┐      ┌──────────┐
q_0: ┤ H ├┤ P(2.0*x[0]) ├┤ RY(θ[0]) ├─■──■─┤ RY(θ[3]) ├────────────
     ├───┤├─────────────┤├──────────┤ │  │ └──────────┘┌──────────┐
q_1: ┤ H ├┤ P(2.0*x[1]) ├┤ RY(θ[1]) ├─■──┼──────■──────┤ RY(θ[4]) ├
     ├───┤├─────────────┤├──────────┤    │      │      ├──────────┤
q_2: ┤ H ├┤ P(2.0*x[2]) ├┤ RY(θ[2]) ├────■──────■──────┤ RY(θ[5]) ├
     └───┘└─────────────┘└──────────┘                  └──────────┘

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