Utilitários de visualização

plot_accumulated_error(metadata, axes, *, show_legend=True)

Trace o erro acumulado.

Este método preenche os eixos da figura fornecida com um gráfico de linhas do OBPMetadata.accumulated_error(). A seguir, apresentamos um exemplo em que representamos graficamente alguns elementos metadata que existem em nosso contexto.

>>> from matplotlib import pyplot as plt
>>> from qiskit_addon_obp.utils.visualization import plot_accumulated_error
>>> fig, axes = plt.subplots(1, 1)
>>> plot_accumulated_error(metadata, axes)

Como você pode ver na figura acima, o número de fatias retropropagadas é exibido ao longo do eixo x. Você pode pensar nisso como o "tempo" do algoritmo de retropropagação. O erro acumulado devido aos termos de Pauli truncados é exibido ao longo do eixo y. Se OBPMetadata.truncation_error_budget.max_error_total não for numpy.infele será exibido como uma linha horizontal vermelha. Cada observável que foi retropropagado recebe sua própria linha.

Esses dados estão relacionados àqueles visualizados por plot_slice_errors(). Esse método representa a soma cumulativa dos erros de corte ao longo do eixo x.

Parâmetros

• metadata (OBPMetadata) – os metadados a serem visualizados.
• axes (Axes) – os eixos matplotlib nos quais o gráfico será plotado.
• show_legend (bool) – ativar/desativar a exibição da legenda no gráfico.

Tipo de retorno

Nenhum

plot_left_over_error_budget(metadata, axes, *, show_legend=True)

Trace o orçamento de erros remanescentes.

Este método preenche os eixos da figura fornecida com um gráfico de linhas do OBPMetadata.left_over_error_budget(). A seguir, apresentamos um exemplo em que representamos graficamente alguns elementos metadata que existem em nosso contexto.

>>> from matplotlib import pyplot as plt
>>> from qiskit_addon_obp.utils.visualization import plot_left_over_error_budget
>>> fig, axes = plt.subplots(1, 1)
>>> plot_left_over_error_budget(metadata, axes)

Como você pode ver na figura acima, o número de fatias retropropagadas é exibido ao longo do eixo x. Você pode pensar nisso como o "tempo" do algoritmo de retropropagação. O orçamento de erro restante disponível em cada etapa da retropropagação é exibido no eixo y. Como cada observável que foi retropropagado tem seu próprio orçamento, eles são plotados como linhas separadas.

Parâmetros

• metadata (OBPMetadata) – os metadados a serem visualizados.
• axes (Axes) – os eixos matplotlib nos quais o gráfico será plotado.
• show_legend (bool) – ativar/desativar a exibição da legenda no gráfico.

Tipo de retorno

Nenhum

plot_slice_errors(metadata, axes, *, show_legend=True)

Trace os erros de corte.

Esse método preenche os eixos da figura fornecida com um gráfico de barras do erro de truncamento incorrido em cada fatia retropropagada. Abaixo está um exemplo em que plotamos alguns metadata que existem em nosso contexto.

>>> from matplotlib import pyplot as plt
>>> from qiskit_addon_obp.utils.visualization import plot_slice_errors
>>> fig, axes = plt.subplots(1, 1)
>>> plot_slice_errors(metadata, axes)

Como você pode ver na figura acima, o número de fatias retropropagadas é exibido ao longo do eixo x. Você pode pensar nisso como o "tempo" do algoritmo de retropropagação. O erro de truncamento incorrido em cada etapa de retropropagação é exibido ao longo do eixo y. Como cada observável é tratado individualmente, eles são plotados separadamente.

Esses dados estão relacionados àqueles visualizados por plot_accumulated_error(). Esse método representará a soma cumulativa dos erros de corte ao longo do eixo x.

Parâmetros

• metadata (OBPMetadata) – os metadados a serem visualizados.
• axes (Axes) – os eixos matplotlib nos quais o gráfico será plotado.
• show_legend (bool) – ativar/desativar a exibição da legenda no gráfico.

Tipo de retorno

Nenhum

plot_num_paulis(metadata, axes, *, show_legend=True)

Trace o número de termos de Pauli.

Esse método preenche os eixos da figura fornecida com um gráfico de linhas do número de termos de Pauli em cada fatia retropropagada. Abaixo está um exemplo em que plotamos alguns metadata que existem em nosso contexto.

>>> from matplotlib import pyplot as plt
>>> from qiskit_addon_obp.utils.visualization import plot_num_paulis
>>> fig, axes = plt.subplots(1, 1)
>>> plot_num_paulis(metadata, axes)

Como você pode ver na figura acima, o número de fatias retropropagadas é exibido ao longo do eixo x. Você pode pensar nisso como o "tempo" do algoritmo de retropropagação. O número de termos de Pauli em cada etapa de retropropagação é exibido no eixo y. Como cada observável é tratado individualmente, eles são plotados separadamente.

Você também pode descobrir o número de termos de Pauli exclusivos em todos os observáveis usando plot_sum_paulis().

Parâmetros

• metadata (OBPMetadata) – os metadados a serem visualizados.
• axes (Axes) – os eixos matplotlib nos quais o gráfico será plotado.
• show_legend (bool) – ativar/desativar a exibição da legenda no gráfico.

Tipo de retorno

Nenhum

plot_num_truncated_paulis(metadata, axes, *, show_legend=True)

Trace o número de termos de Pauli truncados.

Esse método preenche os eixos da figura fornecida com um gráfico de barras do número de termos de Pauli truncados em cada fatia retropropagada. Abaixo está um exemplo em que plotamos alguns metadata que existem em nosso contexto.

>>> from matplotlib import pyplot as plt
>>> from qiskit_addon_obp.utils.visualization import plot_num_truncated_paulis
>>> fig, axes = plt.subplots(1, 1)
>>> plot_num_truncated_paulis(metadata, axes)

Como você pode ver na figura acima, o número de fatias retropropagadas é exibido ao longo do eixo x. Você pode pensar nisso como o "tempo" do algoritmo de retropropagação. O número de termos de Pauli truncados em cada etapa de retropropagação é exibido ao longo do eixo y. Como cada observável é tratado individualmente, eles são plotados separadamente.

Esses dados podem lhe fornecer informações adicionais sobre como o erro acumulado é dividido em vários termos de Pauli (consulte também a saída de plot_accumulated_error()).

Parâmetros

• metadata (OBPMetadata) – os metadados a serem visualizados.
• axes (Axes) – os eixos matplotlib nos quais o gráfico será plotado.
• show_legend (bool) – ativar/desativar a exibição da legenda no gráfico.

Tipo de retorno

Nenhum

plot_sum_paulis(metadata, axes, *, show_legend=True)

Trace o número total de todos os termos de Pauli.

Esse método preenche os eixos da figura fornecida com um gráfico de linhas do número total de todos os termos de Pauli em cada fatia retropropagada. Abaixo está um exemplo em que plotamos alguns metadata que existem em nosso contexto.

>>> from matplotlib import pyplot as plt
>>> from qiskit_addon_obp.utils.visualization import plot_sum_paulis
>>> fig, axes = plt.subplots(1, 1)
>>> plot_sum_paulis(metadata, axes)

Como você pode ver na figura acima, o número de fatias retropropagadas é exibido ao longo do eixo x. Você pode pensar nisso como o "tempo" do algoritmo de retropropagação. O número total de todos os termos de Pauli em cada etapa de retropropagação é exibido no eixo y. Se OBPMetadata.operator_budget.max_paulis não for Nenhum, ele será exibido como uma linha horizontal vermelha.

Esses dados podem lhe dar uma visão adicional de quantos termos Pauli exclusivos estão espalhados por todos os observáveis retropropagados. Consulte também a saída de plot_num_paulis() para saber o número de termos Pauli em cada observável individualmente.

Parâmetros

• metadata (OBPMetadata) – os metadados a serem visualizados.
• axes (Axes) – os eixos matplotlib nos quais o gráfico será plotado.
• show_legend (bool) – ativar/desativar a exibição da legenda no gráfico.

Tipo de retorno

Nenhum

plot_num_qwc_groups(metadata, axes, *, show_legend=True)

Trace o número de grupos Pauli de comutação de qubits.

Esse método preenche os eixos da figura fornecida com um gráfico de linha do número de grupos Pauli comutantes de qubit em cada fatia retropropagada. Abaixo está um exemplo em que plotamos alguns metadata que existem em nosso contexto.

>>> from matplotlib import pyplot as plt
>>> from qiskit_addon_obp.utils.visualization import plot_num_qwc_groups
>>> fig, axes = plt.subplots(1, 1)
>>> plot_num_qwc_groups(metadata, axes)

Como você pode ver na figura acima, o número de fatias retropropagadas é exibido ao longo do eixo x. Você pode pensar nisso como o "tempo" do algoritmo de retropropagação. O número de grupos Pauli de comutação de qubit em cada etapa de retropropagação é exibido ao longo do eixo y. Se OBPMetadata.operator_budget.max_qwc_groups não for Nenhum, ele será exibido como uma linha horizontal vermelha.

Parâmetros

• metadata (OBPMetadata) – os metadados a serem visualizados.
• axes (Axes) – os eixos matplotlib nos quais o gráfico será plotado.
• show_legend (bool) – ativar/desativar a exibição da legenda no gráfico.

Tipo de retorno

Nenhum