ZFeatureMap
class qiskit.circuit.library.ZFeatureMap(feature_dimension, reps=2, data_map_func=None, parameter_prefix='x', insert_barriers=False, name='ZFeatureMap')
Bases: PauliFeatureMap
O circuito de evolução Z de Pauli de primeira ordem.
Em 3 qubits e com 2 repetições, o circuito é representado por:
┌───┐┌─────────────┐┌───┐┌─────────────┐
┤ H ├┤ P(2.0*x[0]) ├┤ H ├┤ P(2.0*x[0]) ├
├───┤├─────────────┤├───┤├─────────────┤
┤ H ├┤ P(2.0*x[1]) ├┤ H ├┤ P(2.0*x[1]) ├
├───┤├─────────────┤├───┤├─────────────┤
┤ H ├┤ P(2.0*x[2]) ├┤ H ├┤ P(2.0*x[2]) ├
└───┘└─────────────┘└───┘└─────────────┘Essa é uma subclasse de PauliFeatureMap em que as cadeias de Pauli são fixadas como ['Z'.] Como resultado, a expansão de primeira ordem será um circuito sem portas emaranhadas.
Exemplos
>>> prep = ZFeatureMap(3, reps=3, insert_barriers=True)
>>> print(prep.decompose())
┌───┐ ░ ┌─────────────┐ ░ ┌───┐ ░ ┌─────────────┐ ░ ┌───┐ ░ ┌─────────────┐
q_0: ┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[0]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[0]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[0]) ├
├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤
q_1: ┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[1]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[1]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[1]) ├
├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤
q_2: ┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[2]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[2]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[2]) ├
└───┘ ░ └─────────────┘ ░ └───┘ ░ └─────────────┘ ░ └───┘ ░ └─────────────┘>>> data_map = lambda x: x[0]*x[0] + 1 # note: input is an array
>>> prep = ZFeatureMap(3, reps=1, data_map_func=data_map)
>>> print(prep.decompose())
┌───┐┌──────────────────────┐
q_0: ┤ H ├┤ P(2.0*x[0]**2 + 2.0) ├
├───┤├──────────────────────┤
q_1: ┤ H ├┤ P(2.0*x[1]**2 + 2.0) ├
├───┤├──────────────────────┤
q_2: ┤ H ├┤ P(2.0*x[2]**2 + 2.0) ├
└───┘└──────────────────────┘>>> from qiskit.circuit.library import TwoLocal
>>> ry = TwoLocal(3, "ry", "cz", reps=1)
>>> classifier = ZFeatureMap(3, reps=1) + ry
>>> print(classifier.decompose())
┌───┐┌─────────────┐┌──────────┐ ┌──────────┐
q_0: ┤ H ├┤ P(2.0*x[0]) ├┤ RY(θ[0]) ├─■──■─┤ RY(θ[3]) ├────────────
├───┤├─────────────┤├──────────┤ │ │ └──────────┘┌──────────┐
q_1: ┤ H ├┤ P(2.0*x[1]) ├┤ RY(θ[1]) ├─■──┼──────■──────┤ RY(θ[4]) ├
├───┤├─────────────┤├──────────┤ │ │ ├──────────┤
q_2: ┤ H ├┤ P(2.0*x[2]) ├┤ RY(θ[2]) ├────■──────■──────┤ RY(θ[5]) ├
└───┘└─────────────┘└──────────┘ └──────────┘A classe qiskit.circuit.library.data_preparation._z_feature_map.ZFeatureMap está obsoleta desde o Qiskit 2.1. Ele será removido no Qiskit 3.0. Use a função z_feature_map como substituta. Observe que isso não retornará mais um BlueprintCircuit,, mas apenas um QuantumCircuit simples.
Parâmetros
- feature_dimension (int) – O número de recursos
- reps (int) – O número de circuitos repetidos. O padrão é 2, com um valor mínimo de 1.
- data_map_func (Callable[[ndarray], float] | None) – Uma função de mapeamento para os dados x que pode ser fornecida para substituir o mapeamento padrão de
self_product(). - parameter_prefix (str) – O prefixo usado se forem gerados parâmetros padrão.
- insert_barriers (bool) – Se for True, serão inseridas barreiras entre as instruções de evolução e as camadas hadamard.
- name (str) – Nome do circuito.
Atributos
name
Tipo: str
Um nome legível por humanos para o circuito.
Exemplo
from qiskit import QuantumCircuit
qc = QuantumCircuit(2, 2, name="my_circuit")
print(qc.name)my_circuit