SparsePauliOp

デフォルト値: 1e-08

パウリ係数を返す。

タプル(input_shape, output_shape)を返す。

N量子ビット演算子の場合は量子ビット数を、それ以外の場合はNoneを返す。

係数中の自由な Parameters を返す。

PauliList を返す。

演算子の qargs を返す。

デフォルト値: 1e-05

リターンの設定

演算子のパウリ項の数。

adjoint()

演算子の随伴点を返します。

apply_layout(layout, num_qubits=None)

トランスパイラ・レイアウトを適用する SparsePauliOp

パラメーター

• layout (TranspileLayout |list[int] | None) – a TranspileLayout、整数のリスト、またはNoneのいずれか。 layout と num_qubits の両方が none の場合、演算子のコピーが返されます。
• num_qubits (int | None) – 演算子を展開する量子ビットの数。 提供されない場合、 layout が TranspileLayout の場合、トランスパイラ出力回路の量子ビット数がデフォルトで使用されます。 layout が整数のリストの場合、指定された並べ替えは展開されずに適用される。 layoutがNoneの場合、演算子は与えられた量子ビット数に展開されます。

戻り値

新しい SparsePauliOp 提供されたレイアウトを適用した

戻りの型

SparsePauliOp

argsort(weight=False)

テーブルの行をソートするためのインデックスを返す。

順列の合成を、係数によるソートとパウリによるソートの順に返します。 重みkwargを使うことで、出力はさらにPauliの中の非同一項の数でソートすることができる。

例

SparsePauliOp アルグソートの使用例である。

import numpy as np
from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp

# 2-qubit labels
labels = ["XX", "XX", "XX", "YI", "II", "XZ", "XY", "XI"]
# coeffs
coeffs = [2.+1.j, 2.+2.j, 3.+0.j, 3.+0.j, 4.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j, 7.+0.j]

# init
spo = SparsePauliOp(labels, coeffs)
print('Initial Ordering')
print(spo)

# Lexicographic Ordering
srt = spo.argsort()
print('Lexicographically sorted')
print(srt)

# Lexicographic Ordering
srt = spo.argsort(weight=False)
print('Lexicographically sorted')
print(srt)

# Weight Ordering
srt = spo.argsort(weight=True)
print('Weight sorted')
print(srt)

Initial Ordering
SparsePauliOp(['XX', 'XX', 'XX', 'YI', 'II', 'XZ', 'XY', 'XI'],
              coeffs=[2.+1.j, 2.+2.j, 3.+0.j, 3.+0.j, 4.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j, 7.+0.j])
Lexicographically sorted
[4 7 0 1 2 6 5 3]
Lexicographically sorted
[4 7 0 1 2 6 5 3]
Weight sorted
[4 7 3 0 1 2 6 5]

パラメーター

• weight (bool) – オプションで、True の場合は重みでソートします (デフォルト: False)。
• sorted (By using the weight kwarg the output can additionally be)
• Pauli. (by the number of non-identity terms in the)

戻り値

テーブルをソートするためのインデックス。

戻りの型

アレイ

assign_parameters(parameters, inplace=False)

係数中の自由な Parameters を指定された値にバインドする。

パラメーター

• parameters (Mapping[Parameter, complex |ParameterExpression] | Sequence[complex |ParameterExpression]) – パラメータをバインドする値。
• inplace (bool) – False の場合、パラメータをバインドした演算子のコピーが返される。 True 、演算子自体が変更される。

戻り値

inplace が False の場合、パラメータがバインドされた演算子のコピー、そうでない場合は None。

戻りの型

SparsePauliOp | なし

chop(tol=1e-14)

< tol 、係数の実数部と虚数部を0にする。

例えば、 1e-17 より大きな公差を持つ 1+1e-17j X + 1e-17 Y を表す演算子は、 1 X に縮小される。 SparsePauliOp.simplify() は 1+1e-17j X を返す。

切り捨て後に係数の実部と虚部の両方が0になった場合、その対応するパウリ演算子は演算子から削除される。

パラメーター

tol (float) – 実数部と虚数部のどちらを0にすべきかをチェックするための絶対許容差。

戻り値

この演算子は係数が刻まれている。

戻りの型

SparsePauliOp

compose(other, qargs=None, front=False)

別の SparsePauliOp との合成演算子を返す。

パラメーター

• other (SparsePauliOp) – SparsePauliOp オブジェクト。
• qargs (list or None) – 他の処理を適用するサブシステムの位置のリスト。 すべてのサブシステムに「None」が適用される場合（デフォルト：None）。
• front (bool) – Trueの場合、左掛け算ではなく右掛け算で合成する [：False].

戻り値

構成された SparsePauliOp。

戻りの型

SparsePauliOp

レイズ

QiskitError - 他が演算子に変換できない場合、または指定されたサブシステムに対して互換性のない寸法を持つ場合。

conjugate()

SparsePauliOp の共役を返す。

copy()

現在のオペレータのディープコピーを作成する。

dot(other, qargs=None)

右掛け演算子 self * other を返す。

パラメーター

• other (Operator) – 演算子オブジェクト。
• qargs (list or None) – 他の処理を適用するサブシステムの位置のリスト。 すべてのサブシステムに「None」が適用される場合（デフォルト：None）。

戻り値

演算子を乗じた右行列。

戻りの型

オペレーター

equiv(other, atol=None)

2つの SparsePauliOp 演算子が等価かどうかをチェックする。

パラメーター

• other (SparsePauliOp) – 演算子オブジェクト。
• atol (float | None) – 同等性をチェックするための絶対的な数値許容差。

戻り値

演算子が self と等価なら真。

戻りの型

bool

expand(other)

別の SparsePauliOp との逆順テンソル積を返す。

パラメーター

other (SparsePauliOp) – SparsePauliOp オブジェクト。

戻り値

テンソル積 $b \otimes a$。 $a$

は現在の SparsePauliOp,、 $b$ は他の SparsePauliOp。

戻りの型

SparsePauliOp

static from_list(obj, dtype=None, *, num_qubits=None)

パウリ文字列と係数のリストから構築する。

例えば、5量子ビットのハミルトニアン

は次のように組み立てられる

from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp

# via tuples and the full Pauli string
op = SparsePauliOp.from_list([("XIIZI", 1), ("IYIIY", 2)])

パラメーター

• obj (Iterable[Tuple[str, complex]]) – パウリ項を指定する2タプルのリスト。
• dtype (type | None) – 係数のデータ型。 ( None デフォルトの場合)、データ型は自動的に推定されます。
• num_qubits (int) – 演算子の量子ビット数 (デフォルト: None)。

戻り値

パウリ項の SparsePauliOp 表現。

戻りの型

SparsePauliOp

レイズ

• QiskitError - 空リストが渡され、num_qubitsがNoneの場合。
• QiskitError - num_qubitsと入力リストのオブジェクトが一致しない場合。

static from_operator(obj, atol=None, rtol=None)

Operatorオブジェクトから生成する。

分解で可能なパウリ項の数は量子ビットの数に対して指数関数的であるため、この構成にかかるコストは一般に指数関数的であることに注意されたい。

内部的には、 Hantzko, Binkowski and Gupta (2023) で紹介されている「テンソル化パウリ分解」の実装を使用している。

パラメーター

• obj (Operator) – N量子ビット演算子。
• atol (float) – オプションだ。 係数がゼロかどうかをチェックするための絶対許容誤差 (デフォルト: 1e-8 )。 比較対象はゼロであるため、実質的に使用される公差は、 atol と rtol の最大値となる。
• rtol (float) – オプションだ。 係数がゼロかどうかをチェックするための相対許容誤差 (デフォルト: 1e-5 )。 比較対象はゼロであるため、実質的に使用される公差は、 atol と rtol の最大値となる。

戻り値

演算子の SparsePauliOp 表現。

戻りの型

SparsePauliOp

レイズ

QiskitError - 入力演算子がN量子ビット演算子でない場合。

static from_sparse_list(obj, num_qubits, do_checks=True, dtype=None)

ローカルなパウリ文字列と係数のリストから構築する。

各リスト要素は、ローカルのパウリ文字列、それを適用するインデックス、係数の3タプルである。

例えば、5量子ビットのハミルトニアン

は次のように組み立てられる

from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp

# via triples and local Paulis with indices
op = SparsePauliOp.from_sparse_list([("ZX", [1, 4], 1), ("YY", [0, 3], 2)], num_qubits=5)

# equals the following construction from "dense" Paulis
op = SparsePauliOp.from_list([("XIIZI", 1), ("IYIIY", 2)])

パラメーター

• obj (Iterable[tuple[str, list[int], complex]]) – ポーリスを指定する3タプルのリスト。
• num_qubits (int) – 演算子の量子ビット数。
• do_checks (bool) – 入力インデックスに対して妥当性チェックを行うかどうか。
• dtype (type | None) – 係数のデータ型。 ( None デフォルトの場合)、データ型は自動的に推定されます。

戻り値

パウリ項の SparsePauliOp 表現。

戻りの型

SparsePauliOp

レイズ

• QiskitError - もし量子ビットの数がパウリ項のインデックスと相容れない場合。
• QiskitError - 指定された量子ビットがすでに割り当てられている場合。

static from_sparse_observable(obs)

からの初期化 SparseObservable.

パラメーター

obs (SparseObservable) – その SparseObservable を変換する。

戻り値

A SparsePauliOp 観測値のバージョン。

戻りの型

SparsePauliOp

group_commuting(qubit_wise=False)

SparsePauliOp を、パウリ弦の通奏低音の集合に分割する。

パラメーター

qubit_wise (bool) –

整流則を演算子全体に適用するか、量子ビット単位で適用するか。 例:

>>> from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp
>>> op = SparsePauliOp.from_list([("XX", 2), ("YY", 1), ("IZ",2j), ("ZZ",1j)])
>>> op.group_commuting()
[SparsePauliOp(["IZ", "ZZ"], coeffs=[0.+2.j, 0.+1j]),
 SparsePauliOp(["XX", "YY"], coeffs=[2.+0.j, 1.+0.j])]
>>> op.group_commuting(qubit_wise=True)
[SparsePauliOp(['XX'], coeffs=[2.+0.j]),
 SparsePauliOp(['YY'], coeffs=[1.+0.j]),
 SparsePauliOp(['IZ', 'ZZ'], coeffs=[0.+2.j, 0.+1.j])]

戻り値

SparsePauliOp のリスト。各 SparsePauliOp は以下を含む。

通勤パウリ作用素。

戻りの型

リスト SparsePauliOp ]

input_dims(qargs=None)

指定されたサブシステムの入力次元のタプルを返す。

is_unitary(atol=None, rtol=None)

演算子がユニタリー行列であれば真を返す。

このメソッドは、指定された許容誤差の範囲内で、隣接演算子と合成された演算子が恒等式と等しいかどうかをチェックする。 公差は、合成された演算子を簡略化し、その結果が恒等式であるかどうかをチェックするときに使用される。

パラメーター

• atol (float) – オプションだ。 係数がゼロかどうかをチェックするための絶対許容誤差 (デフォルト: 1e-8 )。
• rtol (float) – オプションだ。 係数がゼロかどうかをチェックする相対許容誤差 (デフォルト: 1e-5 )。

戻り値

演算子がユニタリーであれば真、そうでなければ偽。

戻りの型

bool

label_iter()

ラベル表現イテレータを返します。

これは、 SparsePauliOp の各項をタプル（label, coeff）に変換する遅延イテレータです。 テーブル全体をラベルに変換するには、 to_labels() メソッドを使用する。

戻り値

SparsePauliOp のラベル・イテレータ・オブジェクト。

戻りの型

LabelIterator

matrix_iter(sparse=False)

行列表現イテレータを返します。

これは遅延イテレータで、 SparsePauliOp の各項が使われるたびに行列に変換される。 単一の行列に変換するには to_matrix() メソッドを使う。

パラメーター

sparse (bool) – Trueの場合、疎なCSR行列を返す。それ以外の場合はNumPy配列の行列を返す（デフォルト：False）

戻り値

の行列イテレータオブジェクト PauliList。

戻りの型

MatrixIterator

noncommutation_graph(qubit_wise)

この SparsePauliOp の非整合グラフを作成する。

これにより、測定演算子のグルーピング問題は、グラフの色付け問題に変換される。 構築されたグラフには、各パウリに1つのノードが含まれる。 ノードは2つのパウリ項のうち、"commute "するもの同士をつなぐ。

パラメーター

qubit_wise (bool) – 整流則を演算子全体に適用するか、量子ビット単位で適用するか。

戻り値

各パウリのノードと辺を持つ非整合グラフ

非整合関係を示す。 各ノードは、そのデータで対応するパウリ項のインデックスを保持する。 グラフのエッジはデータを保持しない。

戻りの型

rustworkx.PyGraph

output_dims(qargs=None)

指定されたサブシステムの出力次元のタプルを返す。

power(n)

演算子をそれ自身と n 回組み合わせて返します。

パラメーター

n (int) – self ( n>0 ) と合成する回数。

戻り値

n回合成された演算子。

戻りの型

Clifford

レイズ

QiskitError - 演算子の入力と出力の次元が等しくない場合、またはべき乗が正の整数でない場合。

reshape(input_dims=None, output_dims=None, num_qubits=None)

入出力サブシステムの寸法を変更した浅いコピーを返す。

パラメーター

• input_dims (None or tuple) – 新しいサブシステムの入力寸法。 None の場合、元の入力ディムが保持される [Default：なし]。
• output_dims (None or tuple) – 新しいサブシステムの出力寸法。 None の場合、元の出力ディムが保持される [Default：なし]。
• num_qubits (None or int) – N-qubit 演算子への整形[デフォルト：なし]。

戻り値

入出力寸法を整形した self を返す。

戻りの型

BaseOperator

レイズ

QiskitError - すべてのサブシステム入力次元またはサブシステム出力次元の合計サイズが一定でない場合。

simplify(atol=None, rtol=None)

重複を組み合わせたり、ゼロを取り除いたりして、 PauliList を簡略化する。

パラメーター

• atol (float) – オプションだ。 係数がゼロかどうかをチェックするための絶対許容誤差 (デフォルト: 1e-8 )。
• rtol (float) – オプションだ。 係数がゼロかどうかをチェックするための相対許容誤差 (デフォルト: 1e-5 )。

戻り値

簡易 SparsePauliOp 演算子。

戻りの型

SparsePauliOp

sort(weight=False)

テーブルの行を並べ替える。

numpyのargsortを使って係数をソートした後、Pauliでソートする。 パウリ・ソートが優先される。 パウリが同じなら、係数でソートされる。 重みkwargを使うことで、出力はさらにPauliの中の非同一項の数でソートすることができる。

例

SparsePauliOp ソートの使用例である。

import numpy as np
from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp

# 2-qubit labels
labels = ["XX", "XX", "XX", "YI", "II", "XZ", "XY", "XI"]
# coeffs
coeffs = [2.+1.j, 2.+2.j, 3.+0.j, 3.+0.j, 4.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j, 7.+0.j]

# init
spo = SparsePauliOp(labels, coeffs)
print('Initial Ordering')
print(spo)

# Lexicographic Ordering
srt = spo.sort()
print('Lexicographically sorted')
print(srt)

# Lexicographic Ordering
srt = spo.sort(weight=False)
print('Lexicographically sorted')
print(srt)

# Weight Ordering
srt = spo.sort(weight=True)
print('Weight sorted')
print(srt)

Initial Ordering
SparsePauliOp(['XX', 'XX', 'XX', 'YI', 'II', 'XZ', 'XY', 'XI'],
              coeffs=[2.+1.j, 2.+2.j, 3.+0.j, 3.+0.j, 4.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j, 7.+0.j])
Lexicographically sorted
SparsePauliOp(['II', 'XI', 'XX', 'XX', 'XX', 'XY', 'XZ', 'YI'],
              coeffs=[4.+0.j, 7.+0.j, 2.+1.j, 2.+2.j, 3.+0.j, 6.+0.j, 5.+0.j, 3.+0.j])
Lexicographically sorted
SparsePauliOp(['II', 'XI', 'XX', 'XX', 'XX', 'XY', 'XZ', 'YI'],
              coeffs=[4.+0.j, 7.+0.j, 2.+1.j, 2.+2.j, 3.+0.j, 6.+0.j, 5.+0.j, 3.+0.j])
Weight sorted
SparsePauliOp(['II', 'XI', 'YI', 'XX', 'XX', 'XX', 'XY', 'XZ'],
              coeffs=[4.+0.j, 7.+0.j, 3.+0.j, 2.+1.j, 2.+2.j, 3.+0.j, 6.+0.j, 5.+0.j])

パラメーター

• weight (bool) – オプションで、True の場合は重みでソートします (デフォルト: False)。
• sorted (By using the weight kwarg the output can additionally be)
• Pauli. (by the number of non-identity terms in the)

戻り値

元のテーブルのソートされたコピー。

戻りの型

SparsePauliOp

static sum(ops)

SparsePauliOps の合計。

これは、 SparsePauliOp の組み込み関数 sum に特化し、オーバーヘッドを小さくしたものである。

パラメーター

ops (list[SparsePauliOp]) – SparsePauliOps のリスト。

戻り値

入力リストの合計を表す SparsePauliOp。

戻りの型

SparsePauliOp

レイズ

• QiskitError - 入力リストが空の場合。
• QiskitError - 入力リストに SparsePauliOp でないオブジェクトが含まれている場合。
• QiskitError - 入力リストのオブジェクトの量子ビット数が一致しない場合。

tensor(other)

別の SparsePauliOp とのテンソル積を返す。

パラメーター

other (SparsePauliOp) – SparsePauliOp オブジェクト。

戻り値

テンソル積 $a \otimes b$。 $a$

は現在の SparsePauliOp,、 $b$ は他の SparsePauliOp。

戻りの型

SparsePauliOp

to_list(array=False)

パウリ文字列のラベルと係数のリストに変換する。

多くの項を持つ演算子の場合、 array=True kwargを使用すると、ラベルの完全なNumpy配列のメモリを事前に確保するため、より効率的です。

パラメーター

array (bool) – TrueならNumpyの配列を返し、そうでなければリストを返す（デフォルト：False）。

戻り値

PauliList の行のペア（label, coeff）のリスト。

戻りの型

リストまたは配列

to_matrix(sparse=False, force_serial=False)

密行列または疎行列に変換する。

パラメーター

• sparse (bool) – True の場合は疎なCSR行列を返し、そうでない場合は密なNumpy配列（デフォルト）を返す。
• force_serial (bool) – True の場合は、 Qiskit のスレッド制御環境変数の状態に関係なく、 スレッド化されていない実装を使用します。 デフォルトでは、利用可能なCPU上でスレッド並列処理が行われる。

戻り値

sparse=False の場合は密行列． csr_matrix：sparse=True の場合、CSR 形式の疎行列。

戻りの型

アレイ

to_operator()

行列演算子オブジェクトへの変換

戻りの型

オペレーター

to_sparse_list()

要素(pauli, qubits, coefficient)を持つスパースパウリリスト形式に変換。

transpose()

SparsePauliOp の転置行列を返す。