qiskit.circuit.library.zz_feature_map
qiskit.circuit.library.zz_feature_map(feature_dimension, reps=2, entanglement='full', alpha=2.0, data_map_func=None, parameter_prefix='x', insert_barriers=False, name='ZZFeatureMap')
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, é uma função não linear clássica, cujo valor padrão é se e se , e 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.
Parâmetros
- feature_dimension (int) – Número de qubits no circuito.
- reps (int) – O número de vezes que as camadas de evolução são repetidas.
- entanglement (str |Sequence[Sequence[int]] | Callable[[int], str |Sequence[Sequence[int]]]) – Especifica a estrutura de entrelaçamento. Pode ser uma string (
'full','linear','reverse_linear','circular'ou'sca'), uma lista de tuplas de inteiros ou uma função que retorne esses tipos a cada repetição. - alpha (float) – O fator de rotação de Pauli, que multiplica as rotações de Pauli.
- data_map_func (Callable[[Parameter], ParameterExpression] | None) – Uma função de mapeamento para os dados
xque pode ser fornecida para substituir o mapeamento padrão. - parameter_prefix (str) – O prefixo utilizado caso sejam gerados parâmetros padrão.
- insert_barriers (bool) – Nesse caso
True, são inseridas barreiras entre as instruções de evolução e as camadas de Hadamard. - name (str) – O nome do circuito.
Retorna
Um circuito quântico que implementa o mapa de características ZZ.
Tipo de retorno
Exemplos
>>> from qiskit.circuit.library import zz_feature_map
>>> prep = zz_feature_map(2, reps=1)
>>> print(prep)
┌───┐┌─────────────┐
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 efficient_su2
>>> classifier = zz_feature_map(3).compose(efficient_su2(3))
>>> classifier.num_parameters
27
>>> 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])
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