Skip to main content
IBM Quantum Platform

QuantumProgram

class QuantumProgram(shots, items=None, noise_maps=None, meas_level='classified', passthrough_data=None)

GitHub

베이스: object

양자 런타임 실행 파일.

양자 프로그램은 순서대로 정렬된 요소들의 목록으로 구성되며, 각 요소는 하나의 회로와 이에 연관된 매개변수 값들의 배열을 포함합니다. 양자 프로그램을 실행하면, 제공된 각 회로 인자 세트에 대해 지정된 횟수만큼 shots 각 회로의 결과를 샘플링합니다.

매개변수

  • shots (int) – 각 회로 실행 시의 샷 수.

  • items (Iterable[QuantumProgramItem] | None) – 프로그램을 구성하는 항목들.

  • noise_maps (dict[str, PauliLindbladMap] | None) – Samplex 아이템과 함께 사용할 소음 지도.

  • meas_level (Literal['classified', 'kerneled', 'avg_kerneled', 'both']) –

    모든 고전적 레지스터 측정 결과를 반환할 레벨. 이 값은 모든 양자 프로그램 항목에 포함된 모든 고전적 레지스터의 반환 유형을 설정하며, 저수준 측정 장치에서 가져온 원시 복소수 데이터가 비트 단위로 구분될지 여부를 결정합니다. 지원되는 값은 다음과 같습니다.

    • "classified": 클래식 레지스터 데이터는 다음 형식의 부울 배열로 반환됩니다.

      (num_shots, creg_size)본질적인 형태.

    • "kerneled": 클래식 레지스터 데이터는 다음을 포함하는 복합 배열로 반환됩니다.

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

    • ”avg_kerneled”: 고전 레지스터 데이터는 다음을 포함하는 복합 배열로 반환됩니다.

      (creg_size,)내재적 형태. 이 경우 데이터는 “커널 처리된” 데이터와 동일하지만, 샷별로 추가로 평균화된 형태입니다.

    passthrough_data: 수정 없이 실행 과정에서 그대로 전달되는 임의의 중첩 데이터.

  • passthrough_data (DataTree | None)

메소드

append_circuit_item

append_circuit_item(circuit, *, circuit_arguments=None, chunk_size=None)

GitHub

이 프로그램에 새로운 CircuitItem 항목을 추가하십시오.

매개변수

  • circuit (QuantumCircuit) – 이 제품의 회로.
  • circuit_arguments (ndarray | None) – 회로의 매개변수 값을 담은 실수형 배열. 마지막 축은 내재적 축이며, 그 크기는 회로 매개변수의 개수와 같습니다. 주축은 외재적이며 스윕 격자를 정의합니다.
  • chunk_size (int | None) – 각 샷 루프 실행 시 바인딩되는 회로의 최대 개수, 또는 None 속도를 최적화하기 위해 서버 측 휴리스틱을 사용하는 것. 세션에서 실행되지 않을 때는 항상 서버 측 휴리스틱이 사용되며, 이 값은 무시됩니다.

리턴 유형

없음

append_samplex_item

append_samplex_item(circuit, *, samplex, samplex_arguments=None, shape=None, chunk_size=None)

GitHub

이 프로그램에 새로운 SamplexItem 항목을 추가하십시오.

매개변수

  • circuit (QuantumCircuit) – 이 제품의 회로도.
  • samplex (Samplex) – 회로의 임의 매개변수를 추출하는 샘플렉스입니다.
  • samplex_arguments (dict[str, Any] | None) – samplex의 인자 이름과 인자 값을 매핑한 표. 각 인자 배열은 그 유형에 따라 결정되는 고유 축을 갖습니다(예: 는 parameter_values 개 매개변수에 대해 n 고유한 모양을 (n,) 가집니다). 모든 인자의 외적 형상은 함께 브로드캐스팅됩니다.
  • shape (tuple[int, ...] | None) – 해당 항목의 외형 데이터가 전송 가능해야 하는 형상. 에서 shape 가 에 samplex_arguments 내재된 형태를 초과하는 축들은 독립적인 무작위화를 열거한다.
  • chunk_size (int | None) – 각 샷 루프 실행 시 바인딩되는 회로의 최대 개수, 또는 None 속도를 최적화하기 위해 서버 측 휴리스틱을 사용하는 것. 세션에서 실행되지 않을 때는 항상 서버 측 휴리스틱이 사용되며, 이 값은 무시됩니다.

리턴 유형

없음

이 페이지가 도움이 되었습니까?
GitHub에서 버그, 오타를 보고하거나 컨텐츠를 요청하십시오.