ZZFeatureMap

class qiskit.circuit.library.ZZFeatureMap(feature_dimension, reps=2, entanglement='full', data_map_func=None, parameter_prefix='x', insert_barriers=False, name='ZZFeatureMap')

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Bases: PauliFeatureMap

Circuito de evolução Pauli-Z de segunda ordem.

Para 3 qubits, 1 repetição e emaranhamento linear, o circuito é representado por:

┌───┐┌────────────────┐
┤ H ├┤ P(2.0*φ(x[0])) ├──■───────────────────────────■───────────────────────────────────
├───┤├────────────────┤┌─┴─┐┌─────────────────────┐┌─┴─┐
┤ H ├┤ P(2.0*φ(x[1])) ├┤ X ├┤ P(2.0*φ(x[0],x[1])) ├┤ X ├──■───────────────────────────■──
├───┤├────────────────┤└───┘└─────────────────────┘└───┘┌─┴─┐┌─────────────────────┐┌─┴─┐
┤ H ├┤ P(2.0*φ(x[2])) ├─────────────────────────────────┤ X ├┤ P(2.0*φ(x[1],x[2])) ├┤ X ├
└───┘└────────────────┘                                 └───┘└─────────────────────┘└───┘

Aqui, $\varphi$ é uma função não linear clássica, cujo valor padrão é $\varphi(x) = x$ se $|S| = 1$ e $\varphi(x,y) = (\pi - x)(\pi - y)$ se $|S| > 1$ , e $S$ é o conjunto de índices de qubits que descreve as conexões no mapa de características. Consulte a descrição do docstring pauli_feature_map() para obter mais detalhes.

Exemplos:

from qiskit.circuit.library import ZZFeatureMap
prep = ZZFeatureMap(2, reps=1)
print(prep.decompose())

     ┌───┐┌─────────────┐
q_0: ┤ H ├┤ P(2.0*x[0]) ├──■──────────────────────────────────────■──
     ├───┤├─────────────┤┌─┴─┐┌────────────────────────────────┐┌─┴─┐
q_1: ┤ H ├┤ P(2.0*x[1]) ├┤ X ├┤ P(2.0*(pi - x[0])*(pi - x[1])) ├┤ X ├
     └───┘└─────────────┘└───┘└────────────────────────────────┘└───┘

from qiskit.circuit.library import EfficientSU2
classifier = ZZFeatureMap(3).compose(EfficientSU2(3))
classifier.num_parameters

classifier.parameters  # 'x' for the data preparation, 'θ' for the SU2 parameters

ParameterView([
    ParameterVectorElement(x[0]), ParameterVectorElement(x[1]),
    ParameterVectorElement(x[2]), ParameterVectorElement(θ[0]),
    ParameterVectorElement(θ[1]), ParameterVectorElement(θ[2]),
    ParameterVectorElement(θ[3]), ParameterVectorElement(θ[4]),
    ParameterVectorElement(θ[5]), ParameterVectorElement(θ[6]),
    ParameterVectorElement(θ[7]), ParameterVectorElement(θ[8]),
    ParameterVectorElement(θ[9]), ParameterVectorElement(θ[10]),
    ParameterVectorElement(θ[11]), ParameterVectorElement(θ[12]),
    ParameterVectorElement(θ[13]), ParameterVectorElement(θ[14]),
    ParameterVectorElement(θ[15]), ParameterVectorElement(θ[16]),
    ParameterVectorElement(θ[17]), ParameterVectorElement(θ[18]),
    ParameterVectorElement(θ[19]), ParameterVectorElement(θ[20]),
    ParameterVectorElement(θ[21]), ParameterVectorElement(θ[22]),
    ParameterVectorElement(θ[23])
])

classifier.count_ops()

OrderedDict([('ZZFeatureMap', 1), ('EfficientSU2', 1)])

Descontinuado desde a versão 2.1

A classe qiskit.circuit.library.data_preparation._zz_feature_map.ZZFeatureMap está obsoleta desde o Qiskit 2.1. Ele será removido no Qiskit 3.0. Use a função zz_feature_map como substituta. Observe que isso não retornará mais um BlueprintCircuit,, mas apenas um QuantumCircuit simples.

Parâmetros

feature_dimension (int) – Número de recursos.
reps (int) – O número de circuitos repetidos tem um valor mínimo de 1.
entanglement (str |dict[int, list[tuple[int]]] | Callable[[int], str |dict[int, list[tuple[int]]]]) – Especifica a estrutura de entrelaçamento. Consulte PauliFeatureMap para obter mais detalhes.
data_map_func (Callable[[ndarray], float] | None) – Uma função de mapeamento para os dados x.
parameter_prefix (str) – O prefixo usado se forem gerados parâmetros padrão.
insert_barriers (bool) – Nesse caso True, são inseridas barreiras entre as instruções de evolução e as camadas de Hadamard.
name (str) – Nome do circuito.

Aumentos

ValueError - Se a dimensão do recurso for menor que 2.

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

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