mindquantum.algorithm.nisq.HardwareEfficientAnsatz

class mindquantum.algorithm.nisq.HardwareEfficientAnsatz(n_qubits, single_rot_gate_seq, entangle_gate=X, entangle_mapping='linear', depth=1, prefix: str = '', suffix: str = '')[源代码]

HardwareEfficientAnsatz是一种可以很容易地在量子芯片上高效实现的ansatz。

HardwareEfficientAnsatz由一层单比特旋转门和一层双比特纠缠门构成。单比特旋转门层由一个或多个作用于每个量子比特的旋转门构造。两个量子比特纠缠门层是由CNOT、CZ、Rxx、Ryy和Rzz等作用于纠缠映射构建的。了解更多详细信息，请访问 Hardware-efficient variational quantum eigensolver for small molecules and quantum magnets。

参数：

n_qubits (int) - 此ansatz的比特数。
single_rot_gate_seq (list[BasicGate]) - 作用于每个量子比特的参数化旋转门列表。
entangle_gate (BasicGate) - 非参数化纠缠门。如果它是单个量子比特门，则将使用控制版本。默认值： XGate。
entangle_mapping (Union[str, list[tuple[int]]]) - 纠缠门的纠缠映射。 "linear" 表示纠缠门将作用于每个相邻的量子比特。 "all" 表示纠缠门将作用于任何两个两个量子比特。此外，可以通过将纠缠映射设置为两个量子比特元组的列表来指定要执行纠缠的两个量子比特。默认值： "linear"。
depth (int) - ansatz的深度。默认值： 1。
prefix (str) - 参数的前缀。默认值： ''。
suffix (str) - 参数的后缀。默认值： ''。

样例：

>>> from mindquantum.algorithm.nisq import HardwareEfficientAnsatz
>>> from mindquantum.core.gates import RY, RZ, Z
>>> hea = HardwareEfficientAnsatz(3, [RY, RZ], Z, [(0, 1), (0, 2)])
>>> hea.circuit
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q0: ──┨ RY(d0_n0_0) ┠─┨ RZ(d0_n0_1) ┠───■─────■───┨ RY(d1_n0_0) ┠─┨ RZ(d1_n0_1) ┠───
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q1: ──┨ RY(d0_n1_0) ┠─┨ RZ(d0_n1_1) ┠─┨ Z ┠───╂───┨ RY(d1_n1_0) ┠─┨ RZ(d1_n1_1) ┠───
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q2: ──┨ RY(d0_n2_0) ┠─┨ RZ(d0_n2_1) ┠───────┨ Z ┠─┨ RY(d1_n2_0) ┠─┨ RZ(d1_n2_1) ┠───
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