QuantumProgramModel
pydantic model QuantumProgramModel
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