qiskit_noise_learning.data.ObservableData

class qiskit_noise_learning.data.ObservableData(dataset: Dataset)

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베이스: LeveledData

계산된 기대값들의 모음.

이 클래스는 XArray를 감싸는 래퍼 클래스로 Dataset, 다음과 같은 데이터를 포함합니다:

데이터 변수:
- observable_values: 주어진 프래그먼트 깊이에서 단일 InstructionSequence 및 Path 쌍을 기반으로 계산된 관측 가능 변수들로, 무작위 배열로 분리되어 있다. 크기는 다음과 같습니다 ("observable", "randomization"). np.nan 이러한 값들은 서로 다른 관측량에 대한 "randomization" 차원의 불규칙성에서 기인한 것으로 간주된다.
- time_lbs: 차원이 이고 유형이 인 데이터 수집 시간의 하한 ("observable", "randomization")``"datetime64[us]".
- time_ubs: 차원이 이고 유형이 인 데이터 수집 시간에 ("observable", "randomization") 대한 상한 "datetime64[us]".
좌표:
- unbound_path: 각 관측 가능한 변수에 대해, 차원 에 따른 ("observable",), 유형 의 (를 포함한 fragment_depth=None) 비결합 경로 Path.
- fragment_depth: 차원 에 따른 프래그먼트 깊이 값을 담은 정수 배열 ("observable",).

매개변수

데이터셋 – 위와 같은 형식을 따르는 데이터셋.

init

__init__(dataset: Dataset)

메소드

칼럼 1	칼럼 2
`__init__`(데이터셋)
`from_arrays`(unbound_paths, fragment_depths,...)	배열로 지정된 데이터로부터 인스턴스를 생성합니다.
`merge`(기타)	관측 가능한 데이터를 단일 인스턴스로 병합합니다.

속성

칼럼 1	칼럼 2
`dataset`
`observable_values`	관측 가능 데이터 배열.
`time_lbs`	데이터 배열의 시간 하한.
`time_ubs`	데이터 배열의 시간 상한을 구합니다.

from_arrays

classmethod from_arrays(unbound_paths: list[Path], fragment_depths: ndarray[int], observable_values: ndarray[float64], time_lbs: ndarray[datetime64], time_ubs: ndarray[datetime64])

배열로 지정된 데이터로부터 인스턴스를 생성합니다.

매개변수

unbound_paths – 관측 가능 변수에 해당하는 바인딩되지 않은 경로들.
fragment_depths – 각 관측 가능한 항목에 대한 프래그먼트 깊이.
observable_values – 축이 인 2dfloats 형 numpy 배열 ("observable", "randomization").
time_lbs – 각 관측 변수 및 무작위 배정에 대한 데이터 수집 시간의 하한값. 축이 있다 ("observable", "randomization").
time_ubs – 각 관측변수 및 무작위 배정에 대한 데이터 수집 시간의 상한. 축이 있다 ("observable", "randomization").

observable_values

유형: DataArray

관측 가능 데이터 배열.

time_lbs

유형: DataArray

데이터 배열의 시간 하한.

time_ubs

유형: DataArray

데이터 배열의 시간 상한을 구합니다.

merge

merge(other: Self) → Self

관측 가능한 데이터를 단일 인스턴스로 병합합니다.

매개변수

기타 – 다른 관측 데이터 세트.

리턴

합쳐진 데이터.

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