ExcitationPreserving

class qiskit.circuit.library.ExcitationPreserving(num_qubits=None, mode='iswap', entanglement='full', reps=3, skip_unentangled_qubits=False, skip_final_rotation_layer=False, parameter_prefix='θ', insert_barriers=False, initial_state=None, name='ExcitationPreserving', flatten=None)

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베이스: TwoLocal

휴리스틱 여기 보존 파동 함수 안사츠.

ExcitationPreserving 회로는 $|00\rangle$ , $|01\rangle + |10\rangle$ 및 $|11\rangle$ 상태의 비율을 유지합니다. 이를 위해 이 회로는 다음과 같은 형식의 2-큐비트 상호작용을 사용합니다

\providecommand{\rotationangle}{\theta/2} \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & \cos\left(\rotationangle\right) & -i\sin\left(\rotationangle\right) & 0 \\ 0 & -i\sin\left(\rotationangle\right) & \cos\left(\rotationangle\right) & 0 \\ 0 & 0 & 0 & e^{-i\phi} \end{pmatrix}

모드의 경우 'fsim' 또는 $e^{-i\phi} = 1$ 모드의 경우 'iswap'.

UCC-안사츠와 같은 다른 파동 함수도 여기 보존 기능이 있다는 점에 유의하세요. 그러나 이러한 회로는 빠르게 복잡해질 수 있는 반면, 휴리스틱 동기에 의한 회로는 더 단순한 패턴을 따릅니다.

이 시험용 파동 함수는 2-큐비트 얽힘을 가진 $Z$ 회전 층들로 구성되어 있습니다. 이 얽힘은 $XX+YY$ 회전을 사용하여 생성되며, 선택적으로 모드에 대해 위상 제어 'fsim'게이트를 적용하기도 합니다.

얽힘이 없는 큐비트를 건너뛰는 것과 같은 가능한 인자와 옵션에 대한 자세한 내용은 RealAmplitudes [여기]를 참조하십시오. 이 내용들은 여기에도 적용됩니다.

ExcitationPreserving 안사츠의 회전은 다음과 같이 작성할 수 있습니다

예제

>>> ansatz = ExcitationPreserving(3, reps=1, insert_barriers=True, entanglement='linear')
>>> print(ansatz.decompose())  # show the circuit
     ┌──────────┐ ░ ┌────────────┐┌────────────┐                             ░ ┌──────────┐
q_0: ┤ RZ(θ[0]) ├─░─┤0           ├┤0           ├─────────────────────────────░─┤ RZ(θ[5]) ├
     ├──────────┤ ░ │  RXX(θ[3]) ││  RYY(θ[3]) │┌────────────┐┌────────────┐ ░ ├──────────┤
q_1: ┤ RZ(θ[1]) ├─░─┤1           ├┤1           ├┤0           ├┤0           ├─░─┤ RZ(θ[6]) ├
     ├──────────┤ ░ └────────────┘└────────────┘│  RXX(θ[4]) ││  RYY(θ[4]) │ ░ ├──────────┤
q_2: ┤ RZ(θ[2]) ├─░─────────────────────────────┤1           ├┤1           ├─░─┤ RZ(θ[7]) ├
     └──────────┘ ░                             └────────────┘└────────────┘ ░ └──────────┘

>>> ansatz = ExcitationPreserving(2, reps=1, flatten=True)
>>> qc = QuantumCircuit(2)  # create a circuit and append the RY variational form
>>> qc.cry(0.2, 0, 1)  # do some previous operation
>>> qc.compose(ansatz, inplace=True)  # add the excitation-preserving
>>> qc.draw()
                ┌──────────┐┌────────────┐┌────────────┐┌──────────┐
q_0: ─────■─────┤ RZ(θ[0]) ├┤0           ├┤0           ├┤ RZ(θ[3]) ├
     ┌────┴────┐├──────────┤│  RXX(θ[2]) ││  RYY(θ[2]) │├──────────┤
q_1: ┤ RY(0.2) ├┤ RZ(θ[1]) ├┤1           ├┤1           ├┤ RZ(θ[4]) ├
     └─────────┘└──────────┘└────────────┘└────────────┘└──────────┘

>>> ansatz = ExcitationPreserving(3, reps=1, mode='fsim', entanglement=[[0,2]],
... insert_barriers=True, flatten=True)
>>> print(ansatz.decompose())
     ┌──────────┐ ░ ┌────────────┐┌────────────┐        ░ ┌──────────┐
q_0: ┤ RZ(θ[0]) ├─░─┤0           ├┤0           ├─■──────░─┤ RZ(θ[5]) ├
     ├──────────┤ ░ │            ││            │ │      ░ ├──────────┤
q_1: ┤ RZ(θ[1]) ├─░─┤  RXX(θ[3]) ├┤  RYY(θ[3]) ├─┼──────░─┤ RZ(θ[6]) ├
     ├──────────┤ ░ │            ││            │ │θ[4]  ░ ├──────────┤
q_2: ┤ RZ(θ[2]) ├─░─┤1           ├┤1           ├─■──────░─┤ RZ(θ[7]) ├
     └──────────┘ ░ └────────────┘└────────────┘        ░ └──────────┘

속성

parameter_bounds

매개변수 바운드를 반환합니다.

리턴

매개변수 바운드입니다.

name

유형: str

사람이 읽을 수 있는 회로의 이름입니다.

예제

from qiskit import QuantumCircuit

qc = QuantumCircuit(2, 2, name="my_circuit")
print(qc.name)

my_circuit

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