qiskit_noise_learning.data.RawData

class qiskit_noise_learning.data.RawData(datatree: DataTree)

ベース： LeveledData

指導手順および古典的なレジスタに関連する、実験結果の生データ。

このクラスは、任意の文字列キー DataTree を持つ1層のXArrayをラップしたものです。 各葉のデータセットには、以下の情報が含まれています：

• データ変数：

  • data: 次元が の生のブール型データ ("randomization", "shot", "bit")。
  • data_mask: 次元を持つブールマスク ("randomization", "shot")。ここで、 は の規約 numpy.ma に従い、除外すべきショットを示す True 。 異なるランダム化間における当該次元 "shot" での潜在的な不均一性、および事後選択の結果に対処する。
  • measurement_flips: 測定の反転を示すブール配列で、次元は です ("randomization", "bit")。
  • time_lbs: 型 の ("randomization",)、次元 を持つデータ取得時間の下限 "datetime64[us]"。
  • time_ubs: 型 が ("randomization",)、次元 を持つデータ取得時間の上限 "datetime64[us]"。

• 座標:

  • unbound_instruction_sequence: 型 のデータについて、次元 に沿った ("randomization",)、バインドされていない命令シーケンス InstructionSequence。
  • fragment_depth: 次元に沿ったフラグメント深度の整数配列 ("randomization",)。

• 属性：

  • creg_names: 古典的な音域名の順序付き一覧。
  • clbit_qubit_idxs: creg名を、測定された量子ビットのインデックスの配列にマッピングする辞書。ここで、各エントリは、レジスタ j の古典ビット として測定された物理量子ビットのインデックス j である。
  • creg_bit_boundaries: レジスタ名（creg）を、そのレジスタの次元 "bit" におけるスライスを示すタプル (start_idx, end_idx) にマッピングする辞書。

この次元 "bit" は、すべての古典レジスタを creg_names 順に連結したものであり、したがって、これを分割 creg_bit_boundaries し、レジスタ j のビットは物理量子ビットに対する結果を保持する clbit_qubit_idxs[creg][j]。 なお、レジスタはクビットの昇順で測定を行う必要はなく、また、同じ物理クビットが複数のレジスタによって測定される場合があることに留意してください。

各レジスタは、データが収集された命令シーケンスの測定ゲートと、それらのゲートが処理される順序に従って一対一に対応しており、したがって、の第-番 n目の名前には、第- n番目の測定ゲートの結果が格納 creg_names される。

データセットはcregメタデータに基づいてグループ化されます。つまり、同じ および creg_names を持つ2つのデータセットは、 次 "randomization" 元に沿ってマージ clbit_qubit_idxs されます。

パラメーター

datatree – 上記の形式のデータツリー。

__init__

方法

属性

datatree

from_arrays

merge