map_fermion_action_generators
map_fermion_action_generators(operator, map_action, identity, compose=None)
a を別の演算子型 FermionOperator にマッピングする。
これは、 FermionOperator インスタンス向けの新しいマッパーを実装するのを支援するための汎用関数です。 本質的には、演算子の項を単純に順に処理し、遭遇した各項をユーザーが指定した map_action 関数 FermionAction に適用していくだけです。 ユーザーが用意したジェネレータ identity と組み合わせることで、任意の出力型へのマッピングが可能になります。
注
出力型は、. を通じてスカラーとの乗算をサポートしていなければ T なりません __mul__。 もし、. を通じて2つのインスタンスの合成もサポートする必要があるならば compose=None``__and__ 。 SparseObservable そうではないため、以下の例では を明示 compose() 的に指定しています。 を持つ型（ __and__ 例えば SparsePauliOp）は、デフォルト値を利用できます。
注
以下に記述したマッピングは、この関数の最小限の例示に過ぎず fermion_jordan_wigner()、並列化されており、結果の組み立て時に使用するメモリ量を制限する本関数の代替となるものではありません。
>>> from qiskit_fermions.mappers import map_fermion_action_generators
>>> from qiskit_fermions.operators import FermionAction, FermionOperator, ann, cre
>>> from qiskit.quantum_info import SparseObservable
>>>
>>> def jordan_wigner(action: FermionAction) -> SparseObservable:
... act, idx = action
... qubits = list(range(idx + 1))
... return SparseObservable.from_sparse_list(
... [
... ("Z" * idx + "X", qubits, 0.5),
... ("Z" * idx + "Y", qubits, -0.5j if act else 0.5j),
... ],
... num_qubits=num_qubits,
... )
>>>
>>> num_qubits = 2
>>> def identity() -> SparseObservable:
... return SparseObservable.identity(num_qubits)
>>>
>>> op = FermionOperator.from_dict({(cre(0), ann(1)): 2.0})
>>> qop = map_fermion_action_generators(
... op, jordan_wigner, identity, compose=SparseObservable.compose
... )
>>> print(sorted(qop.simplify().to_sparse_list()))
[('XX', [0, 1], (0.5+0j)), ('XY', [0, 1], 0.5j), ('YX', [0, 1], -0.5j), ('YY', [0, 1], (0.5+0j))]
パラメーター
- operator (FermionOperator) – マッピング対象の演算子。
- map_action (Callable[[tuple[bool, int]], T]) – 単一の値を所望の出力型
FermionActionにマッピングする関数。 - identity (Callable[[], T]) – 出力型の乗法単位元インスタンスを生成する関数。
- compose (Callable[[T, T], T] | None) – 2つの出力型インスタンスの合成ロジックを実装するためのオプション関数。 これが指定されていない場合、デフォルトでは を使用します
operator.and_()。
戻り値
マップされた演算子。
戻りの型
T
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