OptimizeCliffordT

class qiskit.transpiler.passes.OptimizeCliffordT(*args, **kwargs)

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ベース： TransformationPass

連続するClifford+Tゲートのシーケンスを最適化する。

このパスは、連続する単一量子ビットのクリフォード＋Tゲートの最大連鎖を書き換え、各連鎖を、Tゲートの使用数が最小限となる同等のシーケンスに簡略化します。

長さが $m$ の文字列列の場合、このパッシング操作は線形時間、すなわち $O(m)$ で実行されます。

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)

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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 | None) – 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()

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パスの名前

戻りの型

str

run

run(dag)

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ダグに OptimizeCliffordT。

パラメーター

dag (DAGCircuit) – 実行する有向無サイクルグラフ。

戻り値

変形DAG。

戻りの型

DAGサーキット

update_status

update_status(state, run_state)

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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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