목적 함수(들)

class MaximizeStateFidelity(target, ansatz, settings)

베이스: object

AQC-Tensor와 함께 사용할 수 있는 가장 간단한 목적 함수입니다.

정의는 다음과 같습니다. (7) arXiv:2301.08609v6 :

이 함수를 최소화하는 것은 현재 파라미터 지점에서 안사츠 회로가 준비한 상태( $V(\vec\theta) |0\rangle$ )와 목표 상태( $| \psi_\mathrm{target} \rangle$ ) 사이의 순수 상태 충실도를 최대화하는 것과 같습니다.

의 매개변수와 함께 호출하면 ndarray 매개 변수로 호출하면 이 객체는 tuple[float, numpy.ndarray] 으로 (objective_value, gradient) 를 반환합니다.

목적 함수를 초기화합니다.

매개변수

• ansatz (QuantumCircuit) – 파라미터화된 안사츠 회로.
• target (TensorNetworkState) – 텐서 네트워크 표현의 대상 상태.
• settings (TensorNetworkSimulationSettings) – 텐서 네트워크 시뮬레이션 설정.

loss_function

target

class OneMinusFidelity(target, ansatz, settings)

베이스: MaximizeStateFidelity

디페이드된 목적 함수, 에 해당하는 MaximizeStateFidelity.

목적 함수를 초기화합니다.

클래스는 OneMinusFidelity 클래스는 v0.2 이후 DEPENDED 입니다. 로 마이그레이션하세요 MaximizeStateFidelity 로 최대한 빨리 마이그레이션하세요.

매개변수

• ansatz (QuantumCircuit) – 파라미터화된 안사츠 회로.
• target (TensorNetworkState) – 텐서 네트워크 표현의 대상 상태.
• settings (TensorNetworkSimulationSettings) – 텐서 네트워크 시뮬레이션 설정.

__call__

loss_function

target