qiskit_noise_learning.protocols.process_learning_result

qiskit_noise_learning.protocols.process_learning_result(result: QuantumProgramResult, raw_data_stage: AnalysisStage | None = None) → Fit

. で作成されたプログラムの実行結果を分析する prepare_learning_program()。

曲線フィッティングを用いた標準的な「バニラ」学習プログラム解析を適用し、モデルをフィッティング LegacySolve します。

例:

fit = process_learning_result(job.result())
noise_maps = split_pauli_lindblad_model(fit.model).model.to_pauli_lindblad_maps(
    fit.model_data
)

パラメーター

• 結果 –. で構築されたプログラムの結果 prepare_learning_program()。
• raw_data_stage – 標準的な解析に先立ち、生データに対して実行されるオプションの解析ステージ。通常、準備段階でパスマネージャーが追加したレジスタに対して事後選択を行うために使用される。 消費し、生産しなければならない RawData。

戻り値

各分析レベルにおけるデータを保持したフィッティング。

昇給

• TypeError – raw_data_stage が分析ステージでない場合。
• ValueError – *raw\_data\_stage* が `` を消費も生成もしない場合 RawData、 result にプログラム項目が含まれていない場合、result のパススルーデータが互換性のないフォーマットバージョンで書き込まれている場合、または result がソルバーの仮定に違反している場合。