모델
qiskit_noise_learning.models
게이트 설정 노이즈 모델.
클래스
칼럼 1 | 칼럼 2 |
|---|---|
IdentityFidelityModel | 매개변수가 로그 충실도 그 자체인 충실도 모델. |
LogFidelitySpace | 게이트 집합의 로그 충실도 공간. |
GeneratorIndex | |
PauliLindbladModel | 파울리-린드블라드 생성자 발생률과 로그 충실도 간의 선형 대응 관계. |
RateSpace | GeneratorIndex.로 인덱싱된 파울리-린드블라드 생성자 비율의 공간. |
PauliLindbladSplit | 기저 함수를 중심으로 한 함수의 분해 PauliLindbladModel. |
함수
칼럼 1 | 칼럼 2 |
|---|---|
contains_pauli_lindblad_model(모델) | 지도가.인지, 아니면 PauliLindbladModel.를 포함하고 있는지 여부. |
get_noise_site(모델) | 지도에 소음 지점이 정확히 하나만 있는 경우 PauliLindbladModel, 해당 지점의 위치 매핑. |
is_fidelity_model(모델) | 어떤 대상이 출력 LogFidelitySpace 공간을 갖는 LinearMap 인지 여부. |
split_pauli_lindblad_model(모델) | 지도를 그 기반이 되는 부분을 기준으로 분할합니다 PauliLindbladModel. |
유형 별칭
qiskit_noise_learning.models.FidelityModel
신뢰도 모델에 대한 타입 힌트. 권위 있는 기준은 구조적인 것입니다. 즉, 출력 공간이 LogFidelitySpace 인 LinearMap 입니다(is_fidelity_model 참조). LinearMap 는 공간 유형이 아닌 인덱스 유형에 대해 제네릭이므로, 이 별칭은 인덱스 수준에서 가장 근사적인 근사치입니다.
LinearMap[Hashable, FidelityIndex]의 별칭
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