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IBM Quantum Platform

QuantumProgramModel

pydantic model QuantumProgramModel

GitHub

베이스: BaseModel

양자 프로그램을 저장하는 모델.

items

field

유형: list[Annotated[CircuitItemModel | SamplexItemModel, Field(discriminator``=``'item_type')]]

프로그램 내용.

유효성 검증자:

  • check_chunk_sizes_are_consistent

meas_level

field

유형: Literal['classified', 'kerneled', 'avg_kerneled']

기본값: 'classified'

모든 클래식 레지스터 측정 결과를 반환할 레벨.

이 옵션은 모든 양자 프로그램 항목에서 모든 클래식 레지스터의 반환 유형을 설정하며, 저수준 측정 장치에서 가져온 원시 복소수 데이터가 비트로 변환될지 여부를 결정합니다.

  • “classified”: 클래식 레지스터 데이터는 내재적 형상을 가진 부울 배열로 반환됩니다.

    (num_shots, creg_size).

  • “kerneled”: 클래식 레지스터 데이터는 내재적 형상을 가진 복합 배열로 반환됩니다

    (num_shots, creg_size)여기서 각 항목은 임의의 단위로 표시된 IQ 데이터 포인트(측정 추적을 커넬링하여 얻은 결과)를 나타냅니다.

  • “avg_kerneled”: 클래식 레지스터 데이터는 내장 함수를 사용하여 복소수 배열로 반환됩니다.

    shape (creg_size,), 여기서 데이터는 “kerneled”와 동일하지만 샷별로 추가로 평균화된 형태입니다.

유효성 검증자:

  • check_chunk_sizes_are_consistent

passthrough_data

field

유형: DataTree

기본값: None

임의의 중첩된 데이터가 수정되지 않은 채로 실행 과정을 거쳤습니다.

유효성 검증자:

  • check_chunk_sizes_are_consistent

shots

field

유형: int

개별적으로 연결된 각 회로의 샷 수.

제한조건

  • ge = 1

유효성 검증자:

  • check_chunk_sizes_are_consistent

check_chunk_sizes_are_consistent

validator check_chunk_sizes_are_consistent

GitHub

모든 프로그램 항목에서 청크 크기가 일관되게 설정되었는지 확인하십시오.

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