연산자

class qiskit.quantum_info.Operator(data, input_dims=None, output_dims=None)

베이스: LinearOp

행렬 연산자 클래스

이것은 행렬 연산자 $M$ 를 나타냅니다 evolve() a Statevector $|\psi\rangle$ 를 행렬-벡터 곱셈으로

|\psi\rangle \mapsto M|\psi\rangle,

그리고 evolve() a DensityMatrix $\rho$ 를 왼쪽 및 오른쪽 곱셈으로

\rho

예를 들어 다음 연산자 $M = X$ 를 0 상태 $|\psi\rangle=|0\rangle (\rho = |0\rangle\langle 0|)$ 에 적용하면 1 상태 $|\psi\rangle=|1\rangle (\rho = |1\rangle\langle 1|)$ 로 변경됩니다:

>>> import numpy as np
>>> from qiskit.quantum_info import Operator
>>> op = Operator(np.array([[0.0, 1.0], [1.0, 0.0]]))  # Represents Pauli X operator

>>> from qiskit.quantum_info import Statevector
>>> sv = Statevector(np.array([1.0, 0.0]))
>>> sv.evolve(op)
Statevector([0.+0.j, 1.+0.j],
            dims=(2,))

>>> from qiskit.quantum_info import DensityMatrix
>>> dm = DensityMatrix(np.array([[1.0, 0.0], [0.0, 0.0]]))
>>> dm.evolve(op)
DensityMatrix([[0.+0.j, 0.+0.j],
            [0.+0.j, 1.+0.j]],
            dims=(2,))

연산자 객체를 초기화합니다.

매개변수

data (QuantumCircuit |Operation | BaseOperator | np.ndarray) – 연산자를 초기화하는 데 필요한 데이터.
input_dims (tuple | None) – 입력 하위 시스템의 치수.
output_dims (tuple | None) – 출력 하위 시스템의 치수.

레이즈

QiskitError – 입력 데이터를 연산자로 초기화할 수 없는 경우.

추가 정보:

입력 또는 출력 차원이 없음인 경우 입력 데이터에서 자동으로 결정됩니다. 입력 데이터가 Numpy 형태의 배열인 경우 ( 2**N, 2**N ) 큐비트 시스템이 사용됩니다. 입력 연산자가 N-큐비트 연산자가 아닌 경우, 입력의 모양에 따라 지정된 치수를 가진 단일 서브시스템을 할당합니다. 이 방법을 통해 초기화된 두 연산자는 표준 큐비트 순서(또는: 순열)와 일치하는 경우에만 동등한 것으로 간주됩니다. 를 참조하세요 Operator.from_circuit() 를 사용하여 다른 큐비트 순열을 지정할 수 있습니다.

속성

atol

기본값: 1e-08

data

기본 Numpy 배열입니다.

dim

튜플(입력_셰이프, 출력_셰이프)을 반환합니다.

num_qubits

N-큐비트 연산자인 경우 큐비트 수를 반환하고, 그렇지 않으면 None을 반환합니다.

qargs

연산자에 대한 qarg를 반환합니다.

rtol

기본값: 1e-05

settings

연산자 설정을 반환합니다.

메소드

adjoint

adjoint()

연산자의 부속자를 반환합니다.

리턴 유형

apply_permutation

apply_permutation(perm, front=False)

연산자의 데이터를 순열로 구성하여 수정합니다.

매개변수

perm (list) – 순열 패턴으로, 순열을 적용한 후 어떤 큐비트가 0, 1, 2 등의 위치를 차지하는지 설명합니다.
front (bool) – True 로 설정하면 연산자 앞에 순열이 적용되고 False 로 설정하면 연산자 뒤에 순열이 적용됩니다.

리턴

수정된 연산자입니다.

리턴 유형

레이즈

QiskitError – 순열 패턴의 크기가 연산자의 차원과 일치하지 않는 경우.

compose

compose(other, qargs=None, front=False)

연산자 구성을 다른 연산자와 함께 반환합니다.

매개변수

리턴

구성된 연산자입니다.

리턴 유형

레이즈

QiskitError – 다른 항이 연산자로 변환될 수 없거나, 지정된 하위 시스템에 대해 차원이 호환되지 않는 경우.

참고

구성(&)은 기본적으로 행렬 연산자에 대해 왼쪽 행렬 곱셈으로 정의되며, @ ( dot())는 오른쪽 행렬 곱셈으로 정의됩니다. 즉, A 과 B 이 같은 유형일 때 A & B == A.compose(B) 은 B @ A == B.dot(A) 과 동일합니다.

front=True kwarg를 설정하면 오른쪽 행렬 곱셈으로 변경되며, 이 방법은 dot() 메서드 A.dot(B) == A.compose(B, front=True) 와 동일합니다.

conjugate

conjugate()

연산자의 공액형을 반환합니다.

copy

copy()

현재 운영자의 딥 카피를 만듭니다.

dot

dot(other, qargs=None)

오른쪽 곱하기 연산자 self * other를 반환합니다.

매개변수

리턴

오른쪽 행렬 곱하기 연산자.

리턴 유형

참고

점의 곱은 @ 이진 연산자를 사용하여 구할 수 있습니다. 따라서 a.dot(b) 은 a @ b 과 동일합니다.

draw

draw(output=None, **drawer_args)

연산자의 시각화를 반환합니다.

repr : 상태의 문자열 __repr__.

텍스트 : 콘솔에서 인쇄할 수 있는 ASCII TextMatrix.

라텍스 : 주피터 노트북에 표시하기 위한 IPython 라텍스 객체입니다.

latex_source : LaTeX 을 사용하여 배열을 생성하기 위한 컴파일되지 않은 원시 ASCII 소스입니다.

매개변수

output (str) – 상태를 그리는 데 사용할 출력 방법을 선택합니다. 유효한 선택지는 repr, 텍스트, 라텍스, 라텍스_source이며 기본값은 repr입니다.
drawer_args - 관련 그리기 함수 또는 생성자에 직접 전달할 인수( TextMatrix( ), array_to_latex()). 해당 함수에 대한 설명서는 qiskit.visualization 에서 관련 함수를 참조하세요.

리턴

연산자 도면.

리턴 유형

str 또는 TextMatrix 또는 IPython.display.Latex

레이즈

ValueError - 잘못된 출력 방법을 선택한 경우.
MissingOptionalLibrary - SymPy 이 설치되어 있지 않고 'latex' 또는 'latex_source' 이 선택되어 있는 경우 output.

equiv

equiv(other, rtol=None, atol=None)

연산자가 전역 단계까지 동등하면 True를 반환합니다.

매개변수

리턴

연산자가 글로벌 단계까지 동등한 경우 참입니다.

리턴 유형

expand

expand(other)

다른 연산자를 사용하여 역순 텐서 곱을 반환합니다.

매개변수

other (Operator) – 연산자 객체입니다.

리턴

텐서 곱 $b \otimes a$ , 여기서 $a$

는 현재 연산자이고 $b$ 는 다른 연산자입니다.

리턴 유형

from_circuit

classmethod from_circuit(circuit, ignore_set_layout=False, layout=None, final_layout=None)

다음에서 새로운 Operator 객체를 생성합니다. QuantumCircuit

Operator객체를 QuantumCircuit 클래스 생성자에 직접 인수로 data 전달할 수는 있지만, 이 경우 회로를 사용하여 객체를 생성하는 방식에 대한 선택권은 제공되지 않습니다. 이 생성자 메서드를 사용하면 객체가 Operator 생성되는 방식을 제어할 수 있으므로, 특정 사용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다.

기본적으로 이 생성자 메서드는 구성된 초기 레이아웃(즉, 트랜스파일링된 후)을 기반으로 큐비트를 퍼미팅합니다. 또한 수동으로 직접 객체를 제공하는 옵션도 제공합니다 Layout 객체를 직접 제공하는 옵션도 제공합니다.

매개변수

circuit (QuantumCircuit) –...를 기반으로 Operator 객체를 생성하기 위한 것입니다 QuantumCircuit .
ignore_set_layout (bool) – circuit 입력에 레이아웃이 설정되어 있는 경우 True 로 설정하면 무시됩니다
layout (Layout) – 이 kwarg를 지정하면 생성된 큐비트에서 큐비트를 퍼뮤트하는 데 사용할 특정 레이아웃을 지정하는 데 사용할 수 있습니다 Operator. 이 옵션을 지정하면 circuit 입력에 포함된 레이아웃 대신 사용됩니다. 지정한 경우 가상 비트는 Layout 의 가상 비트가 circuit 입력에 있어야 합니다.
final_layout (Layout) – 지정하면 트랜스파일러의 라우팅 단계에서 스왑 삽입으로 인한 출력 순열을 나타내는 데 이 kwarg를 사용할 수 있습니다.

리턴

입력 회로를 나타내는 연산자

리턴 유형

from_label

classmethod from_label(label)

단일 큐비트 연산자의 텐서 곱을 반환합니다.

매개변수

label (string) – 단일 큐비트 연산자 문자열입니다.

리턴

N-쿼비트 연산자.

리턴 유형

운영자

레이즈

QiskitError – 레이블에 유효하지 않은 문자가 포함되어 있거나, 레이블의 길이가 명시적으로 지정된 num_qubits보다 긴 경우.

추가 정보:

라벨은 단일 큐비트 행렬에 해당합니다. 'I': [ [1, 0], [0, 1] ] 'X': [ [0, 1], [1, 0] ] 'Y': [ [0, -1j], [1j, 0] ] 'Z': [ [1, 0], [0, -1] ] 'H': [ [1, 1], [1, -1] ] / sqrt(2) 'S': [ [1, 0], [0, 1j] ] 'T': [ [1, 0], [0, ( 1+1j ) / sqrt(2)] ] '0': [ [1, 0], [0, 0] ] '1': [ [0, 0], [0, 1] ] '+': [ [0.5, 0.5], [0.5, 0.5] ] '-': [ [0.5, -0.5], [-0.5, 0.5] ] 'r': [ [0.5, -0.5j], [0.5j, 0.5] ] 'l': [ [0.5, 0.5j], [-0.5j, 0.5] ]

input_dims

input_dims(qargs=None)

지정된 하위 시스템에 대한 입력 차원의 튜플을 반환합니다.

is_unitary

is_unitary(atol=None, rtol=None)

연산자가 단일 행렬이면 True를 반환합니다.

output_dims

output_dims(qargs=None)

지정된 하위 시스템에 대한 출력 차원의 튜플을 반환합니다.

power

power(n, branch_cut_rotation=3.141592653589793e-12, assume_unitary=False)

연산자의 행렬 제곱을 반환합니다.

복소 위상이 $\pi$ 인 고유값을 가진 정수가 아닌 연산자의 거듭제곱은 복소 평면에서 분기 절단이 있으므로 이 절단 주변의 주근 계산은 BLAS 구현의 정밀도 / 차이에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 폴리 Y의 제곱근은 -1 고유값이 complex(-1, tiny) 또는 complex(-1, -tiny) 로 발견되는지 여부에 따라 $\pi/2$ 또는 $-\pi/2$ Y 회전을 반환할 수 있습니다. 이러한 고유값은 양자 정보에서 매우 일반적이므로 이 함수는 먼저 입력 행렬을 위상 회전하여 분기 컷을 훨씬 덜 일반적인 지점으로 이동합니다. 연산자가 이 단계에 가까운 고유값을 갖는 경우 분기 절단점 주변의 기본 수치 정밀도 문제가 남아 있습니다. 이 회전의 크기는 branch_cut_rotation 파라미터로 제어할 수 있습니다.

branch_cut_rotation 을 선택하면 발견되는 주 루트에 영향을 줍니다. 예를 들어, 제곱근의 ZGate 의 제곱근은 SGate 또는 SdgGate 로 계산됩니다:

from qiskit.circuit import library
from qiskit.quantum_info import Operator

z_op = Operator(library.ZGate())
assert z_op.power(0.5, branch_cut_rotation=1e-3) == Operator(library.SGate())
assert z_op.power(0.5, branch_cut_rotation=-1e-3) == Operator(library.SdgGate())

매개변수

n (float) – 매트릭스를 올릴 수 있는 힘입니다.
branch_cut_rotation (float) – 복합 평면에서 분기 절단에 적용할 회전 각도입니다. 이렇게 하면 분기 절단이 공통 지점( $-1$ )에서 멀어지지만 다른 루트가 주 루트로 선택될 수 있습니다. 회전은 복잡한 위상에 대한 표준 규칙에 따라 시계 반대 방향으로 이루어집니다.
assume_unitary (bool) – True 인 경우 연산자는 단일 연산자로 간주됩니다. 이 경우 분수의 경우 슈어의 분해에 기반한 더 빠른 구현을 사용합니다.

리턴

결과 연산자 O ** n.

리턴 유형

레이즈

QiskitError – 연산자의 입력 차원과 출력 차원이 같지 않은 경우.

참고

연산자가 단일(또는 더 일반적으로 일반)일 때만 assume_unitary 인수를 True 으로 설정하는 것이 안전합니다. 그렇지 않으면 함수가 잘못된 출력을 반환합니다.

reshape

reshape(input_dims=None, output_dims=None, num_qubits=None)

입력 및 출력 하위 시스템 치수가 재구성된 얕은 복사본을 반환합니다.

매개변수

input_dims (None or tuple) – 새로운 하위 시스템 입력 차원. None인 경우 원래 입력이 희미하게 유지됩니다. [기본값: None].
output_dims (None or tuple) – 새로운 하위 시스템 출력 차원. None인 경우 원래 출력이 흐려집니다. [기본값: None].
num_qubits (None or int) – n-큐비트 연산자로 재형성 [기본값입니다: 없음].

리턴

는 입력 및 출력 치수가 재형성된 자기를 반환합니다.

리턴 유형

BaseOperator

레이즈

QiskitError – 모든 하위 시스템의 입력 차원 또는 출력 차원의 합이 일정하지 않은 경우.

reverse_qargs

reverse_qargs()

서브시스템 순서가 반전된 연산자를 반환합니다.

텐서 곱 연산자의 경우 이는 텐서 곱 하위 시스템의 순서를 뒤집는 것과 같습니다. 연산자 $A = A_{n-1} \otimes ... \otimes A_0$ 의 경우 반환되는 연산자는 $A_0 \otimes ... \otimes A_{n-1}$ 입니다.

리턴

하위 시스템 순서가 역전된 연산자입니다.

리턴 유형

tensor

tensor(other)

다른 연산자를 사용하여 텐서 곱을 반환합니다.

매개변수

other (Operator) – 연산자 객체입니다.

리턴

텐서 곱 $a \otimes b$ , 여기서 $a$

는 현재 연산자이고 $b$ 는 다른 연산자입니다.

리턴 유형

참고

텐서 곱은 ^ 이진 연산자를 사용하여 구할 수 있습니다. 따라서 a.tensor(b) 은 a ^ b 과 동일합니다.

to_instruction

to_instruction()

UnitaryGate 인스트럭션으로 변환합니다.

to_matrix

to_matrix()

연산자를 NumPy 행렬로 변환합니다.

to_operator

to_operator()

연산자를 행렬 연산자 클래스로 변환

리턴 유형

transpose

transpose()

연산자의 조옮김을 반환합니다.

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