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IBM Quantum Platform

Resultados da experiência

qiskit.result


Classes Principais

Result(*[, backend_name, backend_version,...] )Modelo para resultados.
ResultError(erro)Exceções geradas devido a erros na saída de resultados.
Counts(data[, time_taken, creg_sizes,...] )Uma classe para armazenar um resultado de contagem de uma execução de circuito.

Marginalização

marginal_counts

qiskit.result.marginal_counts(result, indices=None, inplace=False, format_marginal=False, marginalize_memory=True)

GitHub

Marginalize as contagens de um experimento em relação a alguns índices de interesse.

Parâmetros

  • result (dict |Result) – resultado a ser marginalizado (um objeto Result ou um dict(str, int) de contagens).
  • indices (list[int] | None) – As posições dos bits que se deseja marginalizar. Se None (padrão), não marginalizar de forma alguma.
  • inplace (bool) – Padrão: False. Opera no argumento original Result se for True, levando à perda do Job Result original. Isso não terá efeito se result for um dict.
  • format_marginal (bool) – Padrão: False. Se for True, obtém a saída do marginalize e a formata com espaços reservados entre cregs e para não índices.
  • marginalize_memory (bool | None) – Se for True, também marginalize o campo de memória (se houver). Se for False, removerá o campo de memória do resultado. Se for None (Nenhum), deixe o campo de memória como está.

Retorna

Um objeto Result ou um dicionário com

as contagens observadas, marginalizadas para considerar apenas a frequência de observações de bits de interesse.

Tipo de retorno

Resultado ou dict (str, int )

Aumentos

QiskitError - no caso de índices inválidos para marginalizar.

marginal_distribution

qiskit.result.marginal_distribution(counts, indices=None, format_marginal=False)

GitHub

Marginalize as contagens de um experimento em relação a alguns índices de interesse.

Diferente de marginal_counts() essa função respeita a ordem da entrada indices. Se a lista indices de entrada for especificada, a ordem em que os índices de bits forem especificados será a ordem de saída das cadeias de bits na saída marginalizada.

Parâmetros

  • counts (dict) – resultado a ser marginalizado
  • indices (Sequence[int] | None) – As posições dos bits que se deseja marginalizar. Se None (padrão), não marginalizar de forma alguma.
  • format_marginal (bool) – Padrão: False. Se for True, obtém a saída do marginalize e a formata com espaços reservados entre cregs e para não índices.

Retorna

Um dicionário marginalizado

Tipo de retorno

dict (str, int )

Aumentos

  • QiskitError - Se algum valor em indices for inválido ou o ditado counts
  • é inválido. -

marginal_memory

qiskit.result.marginal_memory(memory, indices=None, int_return=False, hex_return=False, avg_data=False, parallel_threshold=1000)

GitHub

Marginalizar a memória do tiro

Essa função é multithread e iniciará um pool de threads com threads iguais ao número de CPUs por padrão. Você pode ajustar o número de threads com a variável de ambiente RAYON_NUM_THREADS . Por exemplo, a configuração RAYON_NUM_THREADS=4 limitaria o pool de threads a 4 threads.

Parâmetros

  • memory (list[str] | ndarray) – A lista de memória de entrada pode ser uma lista de cadeias hexadecimais a serem marginalizadas, representando a memória de medição de nível 2, ou uma matriz numpy representando a memória de medição de nível 0 (valor único ou média) ou a memória de medição de nível 1 (valor único ou média).
  • indices (list[int] | None) – As posições dos bits que se deseja marginalizar. Se None (padrão), não marginalizar de forma alguma.
  • int_return (bool) – Se definido como True , a saída será uma lista de números inteiros. Por padrão, o tipo de retorno é uma cadeia de bits. This e hex_return são mutuamente exclusivos e não podem ser especificados ao mesmo tempo. Essa opção só tem efeito com o nível de memória 2.
  • hex_return (bool) – Se definido como True , a saída será uma lista de cadeias de caracteres hexadecimais. Por padrão, o tipo de retorno é uma cadeia de bits. This e int_return são mutuamente exclusivos e não podem ser especificados ao mesmo tempo. Essa opção só tem efeito com o nível de memória 2.
  • avg_data (bool) – Se uma matriz numérica bidimensional for passada para memory , isso poderá ser definido como True para indicar que se trata de dados de nível 0 médio em vez de dados únicos de nível 1.
  • parallel_threshold (int) – O número de elementos em memory para iniciar a execução em vários threads. Se len(memory) for >= esse valor, a função será executada em vários threads. Por padrão, isso é definido como 1000.

Retorna

A lista de memória marginalizada

Tipo de retorno

marginal_memory

Aumentos

ValueError - Se tanto int_return quanto hex_return estiverem definidos como True


Distribuições

ProbDistribution(dados[, fotos] )Uma classe genérica semelhante a um ditado para distribuições de probabilidade.
QuasiDistribution(dados[, fotos,...] )Uma classe semelhante a um ditado para representar quase-probabilidades.

Valores esperados

sampled_expectation_value

qiskit.result.sampled_expectation_value(dist, oper)

GitHub

Calcula o valor da expectativa de uma distribuição amostrada

Observe que a transmissão de um dict bruto requer chaves de string de bits.

Parâmetros

Retorna

O valor esperado.

Aumentos

QiskitError - se a distribuição ou o operador de entrada for um tipo inválido

Tipo de retorno

Valor flutuante

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