QuantumProgramModel
pydantic model QuantumProgramModel
Bases: BaseModel
Modelo para armazenar um programa quântico.
items
field
Tipo: list[Annotated[CircuitItemModel | SamplexItemModel, Field(discriminator
Valor Padrão: 'item_type')]] [Required]
Itens do programa.
Validado por
check_chunk_sizes_are_consistent
meas_level
field
Tipo: Literal['classified', 'kerneled', 'avg_kerneled']
Valor Padrão: 'classified'
O nível no qual todos os resultados das medições de registro clássicas devem ser retornados.
Esta opção define o tipo de retorno de todos os registros clássicos em todos os itens do programa quântico e determina se os dados complexos brutos provenientes de dispositivos de medição de baixo nível são convertidos em bits ou não.
“classified”: Os dados do registro clássico são retornados como matrizes booleanas com a forma intrínseca
(num_shots, creg_size).“kerneled”: Os dados do registro clássico são retornados como uma matriz complexa com a forma intrínseca
(num_shots, creg_size), onde cada entrada representa um ponto de dados de QI (resultante da aplicação do método de kernel ao traço de medição) em unidades arbitrárias.“avg_kerneled”: Os dados do registro clássico são retornados como uma matriz complexa com a função intrínseca
forma
(creg_size,), em que os dados são equivalentes aos “kernelizados”, mas com a diferença de que são adicionalmente calculados como média entre os disparos.
Validado por
check_chunk_sizes_are_consistent
passthrough_data
field
Tipo: DataTree
Valor Padrão: None
Dados aninhados arbitrários foram executados sem alterações.
Validado por
check_chunk_sizes_are_consistent
shots
field
Tipo: int [Required]
O número de disparos para cada circuito conectado individualmente.
Limitadores
- ge = 1
Validado por
check_chunk_sizes_are_consistent
check_chunk_sizes_are_consistent
validator check_chunk_sizes_are_consistent
Verifique se todos os itens do programa definem tamanhos de blocos de forma consistente.