BackendEstimatorV2

class qiskit.primitives.BackendEstimatorV2(*, backend, options=None)

베이스: BaseEstimatorV2

제공된 양자 회로와 관측 가능한 조합에 대한 기대값을 평가합니다.

클래스는 BackendEstimatorV2 클래스는 제네릭 구현으로 BaseEstimatorV2 객체를 감싸는 데 사용되는 BackendV2 객체를 래핑하는 데 사용되는 BaseEstimatorV2 API에서 객체를 감싸는 데 사용되는 인터페이스 구현입니다. 네이티브 구현을 제공하지 않는 백엔드를 쉽게 사용할 수 있습니다 BaseEstimatorV2 구현을 제공하지 않는 백엔드 사용을 용이하게 합니다 BaseEstimatorV2. 그러나 기본 구현이 있는 공급업체를 사용하는 경우라면 BaseEstimatorV2를 기본 구현하는 공급자를 사용하는 경우에는 추가 최적화가 포함되어 있고 더 효율적인 구현이 될 가능성이 높으므로 기본 구현을 활용하는 것이 더 나은 선택입니다. 이 클래스의 일반적 특성으로 인해 공급자 또는 백엔드별 최적화를 수행할 수 없습니다.

이 클래스는 측정이나 게이트 완화를 수행하지 않으며, 현재로서는 폴리 기반 관측값과만 호환됩니다. 보다 공식적으로, $a_i$ 은 복소수이고 $P_i$ 은 폴리 연산자인 $O=\sum_{i=1}^Na_iP_i$ 유형의 관측값이 주어지면 추정기는 각 $P_i$ 의 기대값 $\mathbb{E}(P_i)$ 을 계산하고 최종적으로 $O$ 의 기대값을 $\mathbb{E}(O)=\sum_{i=1}^Na_i\mathbb{E}(P_i)$ 으로 계산합니다. 보고된 std 은 다음과 같이 계산됩니다

여기서 $\textrm{Var}(P_i)$ 은 $P_i$ 의 분산, $N=O(\epsilon^{-2})$ 은 촬영 횟수, $\epsilon$ 은 목표 정밀도 [1] 입니다.

추정기 프리미티브 통합 블록( PUB )이라고 하는 (circuit, observables, <optional> parameter values, <optional> precision) 의 각 튜플은 자체 배열 기반 결과를 생성합니다. 메서드에 run() 메서드에 한 번의 호출로 실행할 일련의 퍼블리싱을 지정할 수 있습니다.

에 대한 옵션은 BackendEstimatorV2 의 옵션은 다음 항목으로 구성됩니다.

• default_precision: 에 지정되지 않은 경우 사용할 기본 정밀도입니다 run(). 기본값: 0.015625 (1 / sqrt(4096)).
• abelian_grouping: 관측값을 큐비트 단위의 통근 관측값 집합으로 그룹화할지 여부입니다. 기본값은 True입니다.
• seed_simulator: 시뮬레이터에서 사용할 시드입니다. 없음인 경우 무작위 시드가 사용됩니다. 기본값: 없음.

참조:

[1] O. 크로포드, B. 반 스트라텐, D. 왕, T. 파크스, E. 캠벨, 세인트 브리얼리, 유한 샘플링 오차가 있는 경우 폴리 연산자의 효율적인 양자 측정. 퀀텀 5, 385

매개변수

• backend (BackendV2) – 프리미티브를 실행할 백엔드입니다.
• options (dict | None) – 기본 정밀도(default_precision), 연산자 그룹화(abelian_grouping), 시뮬레이터의 무작위 시드(seed_simulator)를 제어하는 옵션입니다.

속성

backend

options

메소드

run