ScalarOp

class qiskit.quantum_info.ScalarOp(dims=None, coeff=1)

베이스: LinearOp

스칼라 ID 연산자 클래스.

이는 여러 하위 시스템에 대한 스칼라 항등 연산자의 상징적 표현입니다. 이는 항등식의 기호 스칼라 곱셈을 초기화하는 데 사용될 수 있으며, 이후, dot(), compose() tensor(), expand() 메서드를 사용하여 다른 종류의 연산자 하위 클래스로 암시적으로 변환될 수 있습니다.

연산자 객체를 초기화합니다.

매개변수

dims (int ortuple) – 하위 시스템 차원.
coeff (Number) – iD 연산자에 대한 스칼라 계수(기본값: 1)를 설정합니다.

레이즈

QiskitError – 선택적 계수가 유효하지 않은 경우.

속성

atol

기본값: 1e-08

coeff

계수 반환

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

메소드

adjoint

adjoint()

연산자의 부속자를 반환합니다.

리턴 유형

compose

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

연산자 구성을 다른 ScalarOp 으로 반환합니다.

매개변수

리턴

작성된 ScalarOp.

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()

ScalarOp 의 활용형을 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.

expand

expand(other)

역순 텐서 곱을 다른 ScalarOp 으로 반환합니다.

매개변수

other (ScalarOp) – ScalarOp 객체입니다.

리턴

텐서 곱 $b \otimes a$ , 여기서 $a$

는 현재 ScalarOp,, $b$ 은 다른 ScalarOp 입니다.

리턴 유형

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)

ScalarOp 의 전원을 반환합니다.

매개변수

n (float) – 스칼라 연산에 대한 지수입니다.

리턴

coeff ** n ScalarOp.

리턴 유형

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.

tensor

tensor(other)

텐서 곱을 다른 ScalarOp 로 반환합니다.

매개변수

other (ScalarOp) – ScalarOp 객체입니다.

리턴

텐서 곱 $a \otimes b$ , 여기서 $a$

는 현재 ScalarOp,, $b$ 은 다른 ScalarOp 입니다.

리턴 유형

참고

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

to_matrix

to_matrix()

Numpy 행렬로 변환합니다.

to_operator

to_operator()

연산자 객체로 변환합니다.

리턴 유형

transpose

transpose()

ScalarOp 의 조옮김을 반환합니다.

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