qiskit_noise_learning.data.AggregatedObservableData
class qiskit_noise_learning.data.AggregatedObservableData(dataset: Dataset)
ベース： LeveledData
を統合して得られたパスごとの推定値 ObservableData。
このクラスは、各観測値につき1つの推定値を保持しており、これはのランダム化ごとの構造を統合することによって得られる ObservableData。 各観測値の推定値には、未結合パスとそれに対応するフラグメント深度がラベル付けされています。 非負のフラグメント深度は、その深度を持つ結合経路による標識に対応し、フラグメント深度が である場合は、その推定値が真に未結合の経路に対応していることを示す -1 。 非負のフラグメント深度の場合、推定値はパス内のすべてのフィデリティの積に相当し、フラグメント深度が の場合の推定値は、反復可能なフラグメント内のフィデリティの積に相当 -1 する。
-
データ変数：
estimate_values: 観測変数ごとの推定値からなる 1d 型のfloat配列で、次元は である("observable",)。estimate_std: 推定値の標準偏差からなる 1d 配列で、次元は である("observable",)。time_lbs: 各観測変数について、次元を持つデータ収集の下限("observable",)。time_ubs: 各観測変数に対するデータ収集の上限値。次元は である("observable",)。metadata: 観測対象ごとに追加されるデータを含む1dオブジェクトの配列で、次元は です("observable",)。
-
座標:
unbound_path: 各観測可能変数にラベルを付ける、バインドされていないインスタンスPathからなる 1d 配列で、次元は である("observable",)。fragment_depth: 観測可能量に関連付けられたフラグメント深度を指定intする、型 の1d配列。 値 は、経路のrepeatable_fragmentのみの推定値であることを-1示す。
パラメーター
データセット – 上記の書式 Dataset で作成されたもの。
__init__
__init__(dataset: Dataset)
方法
コラム「 1 」 | コラム「 2 」 |
|---|---|
__init__(データセット) | |
from_arrays(unbound_paths, fragment_depths,...) | 標準コンテナ内の配列として指定されたデータからインスタンスを作成します。 |
merge(その他) | 「self」と「other」のデータを1つのインスタンスに統合する。 |
属性
コラム「 1 」 | コラム「 2 」 |
|---|---|
dataset | 集計された観測データセット。 |
dataset
タイプ: Dataset
集計された観測データセット。
from_arrays
classmethod from_arrays(unbound_paths: list[Path], fragment_depths: list[int], estimate_values: ndarray[float], estimate_std: ndarray[float], time_lbs: ndarray[datetime64], time_ubs: ndarray[datetime64], metadata: ndarray[object] | None = None) → Self
標準コンテナ内の配列として指定されたデータからインスタンスを作成します。
パラメーター
- unbound_paths – バインドされていないパスのリスト（ 付き
fragment_depth=None）。 - fragment_depths – フラグメント深度のリスト。記号 は、対応する推定値が、対応するパスの「再現可能なフラグメント」のみに基づいていることを
-1示す。 - estimate_values – 観測変数ごとの推定値からなる 1d 配列。
- estimate_std – 標準偏差の 1d 配列。
- time_lbs – 時間の下限値の 1d 配列。
- time_ubs – 時間の上限値の 1d 配列。
- メタデータ – 特定の観測対象に関連付けられた追加データ。
merge
merge(other: Self) → Self
「self」と「other」のデータを1つのインスタンスに統合する。
パラメーター
その他 – その他のデータ。
戻り値
両方のデータセットを含む新しいインスタンス。