ObservablesArray

각 관측량이 작용하는 큐비트의 수.

apply_layout(layout, num_qubits=None)

이 파일에 트랜스파일러 ObservablesArray레이아웃을 적용하세요.

매개변수

• layout (TranspileLayout |list[int] | None) – a TranspileLayout, 정수 목록 또는 None 중 하나입니다. layout과 num_qubits 모두 none인 경우, 배열의 심층 복사본이 반환됩니다.
• num_qubits (int | None) – 어레이를 확장할 큐비트 수. 지정되지 않은 경우, 가 라면 layout 기본적으로 TranspileLayout 트랜스파일러 출력 회로의 큐비트 수가 사용됩니다. 가 정수 layout 목록인 경우, 지정된 순열은 어떤 확장도 없이 그대로 적용됩니다. layout이 None인 경우, 배열은 지정된 큐비트 수만큼 확장됩니다.

리턴

제공된 레이아웃이 ObservablesArray 적용된 새로운 디자인입니다.

인상

QiskitError –

…

리턴 유형

ObservablesArray

classmethod coerce(observables)

ObservablesArrayLike 를 ObservableArray 로 강제 변환합니다.

매개변수

observables (str |Pauli |SparsePauliOp |SparseObservable |Mapping[str |Pauli, float] | ArrayLike) – 관측 가능한 객체 배열.

리턴

강제된 관측 가능 변수 배열.

리턴 유형

ObservablesArray

classmethod coerce_observable(observable)

관측 가능 객체와 유사한 객체를 내부 형식으로 변환합니다.

매개변수

observable (str |Pauli |SparsePauliOp |SparseObservable |Mapping[str |Pauli, float]) – 포맷에 대한 관측 가능 객체와 유사한 것.

리턴

강제된 관측량.

인상

• TypeError – 입력값의 유형이 유효하지 않아 형식을 지정할 수 없는 경우.
• ValueError – 입력 관측값이 유효하지 않거나 비어 있는 경우.

리턴 유형

SparseObservable

copy()

배열의 딥 카피를 반환합니다.

equivalent(other, tol=1e-08)

주어진 허용 오차 범위 내에서 관측 가능한 배열들이 서로 동일한지 계산합니다.

매개변수

• other (ObservablesArray) – 비교할 또 다른 관측값 배열입니다.
• tol (float) – 검증 과정에서 simplify 허용할 오차 범위.

리턴

두 관측량 배열이 동일한 형식과 큐비트 개수를 가지는지, 그리고 만약 그렇다면 허용 오차 범위 내에서 서로 일치하는지 여부.

리턴 유형

부울

ravel()

1차원 배열을 반환합니다.

반환된 배열은 에 의해 shape(size, ) 결정되며, 여기서 size는 이 배열의 size 입니다.

리턴

새로운 평면 배열.

리턴 유형

ObservablesArray

reshape(*shape)

다른 크기의 새 배열을 반환합니다.

그 결과 동일한 배열에 대한 새로운 뷰가 생성됩니다.

매개변수

shape (int |Iterable[int]) – 반환되는 배열의 형태.

리턴

새로운 배열.

리턴 유형

ObservablesArray

slice(args: int | tuple[int, ...]) → SparseObservable

slice(args: int | slice | None | tuple[int | slice | None, ...]) → ObservablesArray

이 배열에 포함된 관측 가능한 항목 중 일부를 추출해 보세요.

리턴

배열의 각 축에 대해 정수가 주어지면 SparseObservable 단일 배열을 반환하고, 그렇지 않으면 새로운 ObservablesArray배열을 반환합니다.

sparse_observables_array(copy=False)

를 유형 numpy.ndarray 의 요소들로 SparseObservable 변환합니다.

매개변수

copy (bool) – 새로운 스파스 관측값을 요소로 하는 새로운 배열 인스턴스를 생성할지 여부.

리턴

A는 형식의 numpy.ndarray 원소들을 SparseObservable 갖는다.

리턴 유형

ndarray

tolist()

중첩된 목록으로 변환합니다.

NumPy의 tolist 메서드와 마찬가지로, 중첩 수준은 관측값 배열의 차원에 따라 달라집니다. 차원이 0인 경우, 이 메서드는 리스트 대신 단일 관측 가능 객체(파울리 연산자의dict 가중 합인 경우)를 반환합니다.

예시::

요소 하나만 포함된 리스트와 단일 요소의 반환 값 비교:

>>> from qiskit.primitives.containers.observables_array import ObservablesArray
>>> oa = ObservablesArray.coerce(["Z"])
>>> print(type(oa.tolist()))
<class 'list'>
>>> oa = ObservablesArray.coerce("Z")
>>> print(type(oa.tolist()))
<class 'dict'>

리턴 유형

목록 | 문자열 | Pauli | SparsePauliOp | SparseObservable | 매핑 [ 문자열 | Pauli, 실수 ]

validate()

observables 배열의 일관성을 검증합니다.