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IBM Quantum Platform

ApproximatingObjective

class qiskit.synthesis.unitary.aqc.ApproximatingObjective

GitHub

베이스: ABC

최적화 문제 정의를 위한 기본 클래스. 구현 클래스는 최소한 해당 objective 메서드의 구현을 제공해야 합니다. 이 경우 그라디언트 자유 최적화 알고리즘만 사용할 수 있습니다. 구현 시 두 방법, 즉 objectivegradient모두 포함하는 것이 바람직합니다.


속성

num_thetas

반환값: 이 최적화 문제의 매개변수 수입니다.

target_matrix

반환: 근사화 중인 행렬


메소드

gradient

abstractmethod gradient(param_values)

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매개변수 값의 벡터가 주어지면 매개변수에 대한 그래디언트를 계산합니다.

매개변수

param_values (ndarray) – 최적화 문제에 대한 매개변수 값의 벡터입니다.

리턴

그라데이션 값의 배열입니다.

리턴 유형

ndarray

objective

abstractmethod objective(param_values)

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매개변수 값의 벡터가 주어지면 목적 함수의 값을 계산합니다.

매개변수

param_values (ndarray) – 최적화 문제에 대한 매개변수 값의 벡터입니다.

리턴

목적 함수의 플로트 값입니다.

리턴 유형

SupportsFloat

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