mindquantum.core.gates.ThermalRelaxationChannel
- class mindquantum.core.gates.ThermalRelaxationChannel(t1: float, t2: float, gate_time: float, **kwargs)[源代码]
热弛豫信道。
热弛豫信道描述了作用量子门时量子比特发生的热退相干和去相位，由 T1、T2 和量子门作用时长决定。
该信道的Choi矩阵表示如下：
\[\begin{split}\begin{gather*} \epsilon(\rho) = \text{tr}_1 \left[ \Lambda \left( \rho^T \otimes I \right) \right], \Lambda=\begin{pmatrix} \epsilon_{T_1} & 0 & 0 & \epsilon_{T_2} \\ 0 & 1-\epsilon_{T_1} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ \epsilon_{T_2} & 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} \\ \text{其中}\ \epsilon_{T_1}=e^{-T_g/T_1}, \epsilon_{T_2}=e^{-T_g/T_2} \end{gather*}\end{split}\]这里 \(\rho\) 是密度矩阵形式的量子态；\(\Lambda\) 是Choi矩阵，\(T_1\) 是量子比特的热弛豫时间，\(T_2\) 是量子比特的相位弛豫时间，\(T_g\) 是量子门的作用时间。
- 参数：
t1 (int, float) - 量子比特的T1。
t2 (int, float) - 量子比特的T2。
gate_time (int, float) - 量子门的作用时长。
样例：
>>> from mindquantum.core.gates import ThermalRelaxationChannel >>> from mindquantum.core.circuit import Circuit >>> t1 = 100000 >>> t2 = 50000 >>> gate_time = 35 >>> circ = Circuit() >>> circ += ThermalRelaxationChannel(t1, t2, gate_time).on(0) >>> print(circ) ╔═══════════════════════════════╗ q0: ──╢ TRC(t1=100000,t2=50000,tg=35) ╟─── ╚═══════════════════════════════╝