qiskit.circuit.library.zz_feature_map

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

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2次パウリ-Z進化回路。

3量子ビット、1反復、線形エンタングルメントの場合、回路は次のように表される：

┌───┐┌────────────────┐
┤ H ├┤ P(2.0*φ(x[0])) ├──■───────────────────────────■───────────────────────────────────
├───┤├────────────────┤┌─┴─┐┌─────────────────────┐┌─┴─┐
┤ H ├┤ P(2.0*φ(x[1])) ├┤ X ├┤ P(2.0*φ(x[0],x[1])) ├┤ X ├──■───────────────────────────■──
├───┤├────────────────┤└───┘└─────────────────────┘└───┘┌─┴─┐┌─────────────────────┐┌─┴─┐
┤ H ├┤ P(2.0*φ(x[2])) ├─────────────────────────────────┤ X ├┤ P(2.0*φ(x[1],x[2])) ├┤ X ├
└───┘└────────────────┘                                 └───┘└─────────────────────┘└───┘

ここで、 $\varphi$ は古典的な非線形関数であり、 $|S| = 1$ の場合はデフォルトで $\varphi(x) = x$ となり、 $|S| > 1$ の場合は $\varphi(x,y) = (\pi - x)(\pi - y)$ となる。また、 $S$ は、特徴マップ内の接続を表す量子ビットのインデックスの集合である。詳細については、 pauli_feature_map() のdocstringを参照してください。

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

ZZ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 zz_feature_map
>>> prep = zz_feature_map(2, reps=1)
>>> print(prep)
     ┌───┐┌─────────────┐
q_0: ┤ H ├┤ P(2.0*x[0]) ├──■──────────────────────────────────────■──
     ├───┤├─────────────┤┌─┴─┐┌────────────────────────────────┐┌─┴─┐
q_1: ┤ H ├┤ P(2.0*x[1]) ├┤ X ├┤ P(2.0*(pi - x[0])*(pi - x[1])) ├┤ X ├
     └───┘└─────────────┘└───┘└────────────────────────────────┘└───┘

>>> from qiskit.circuit.library import efficient_su2
>>> classifier = zz_feature_map(3).compose(efficient_su2(3))
>>> classifier.num_parameters
27
>>> classifier.parameters  # 'x' for the data preparation, 'θ' for the SU2 parameters
ParameterView([
    ParameterVectorElement(x[0]), ParameterVectorElement(x[1]),
    ParameterVectorElement(x[2]), ParameterVectorElement(θ[0]),
    ParameterVectorElement(θ[1]), ParameterVectorElement(θ[2]),
    ParameterVectorElement(θ[3]), ParameterVectorElement(θ[4]),
    ParameterVectorElement(θ[5]), ParameterVectorElement(θ[6]),
    ParameterVectorElement(θ[7]), ParameterVectorElement(θ[8]),
    ParameterVectorElement(θ[9]), ParameterVectorElement(θ[10]),
    ParameterVectorElement(θ[11]), ParameterVectorElement(θ[12]),
    ParameterVectorElement(θ[13]), ParameterVectorElement(θ[14]),
    ParameterVectorElement(θ[15]), ParameterVectorElement(θ[16]),
    ParameterVectorElement(θ[17]), ParameterVectorElement(θ[18]),
    ParameterVectorElement(θ[19]), ParameterVectorElement(θ[20]),
    ParameterVectorElement(θ[21]), ParameterVectorElement(θ[22]),
    ParameterVectorElement(θ[23])
])

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