mindquantum.core.gates.gene_univ_two_params_gate

mindquantum.core.gates.gene_univ_two_params_gate(name, matrix_generator, diff_matrix_generator_1, diff_matrix_generator_2)

基于双参数幺正矩阵生成自定义参数化门。

说明

矩阵中的元素需要显示的定义为复数，特别是对于多比特门。

参数：

• name (str) - 此门的名称。

• matrix_generator (Union[FunctionType, MethodType]) - 采用两个参数生成幺正矩阵的函数或方法。

• diff_matrix_generator_1 (Union[FunctionType, MethodType]) - 采用两个参数生成幺正矩阵对第一个参数的导数的函数或方法。

• diff_matrix_generator_2 (Union[FunctionType, MethodType]) - 采用两个参数生成幺正矩阵对第二个参数的导数的函数或方法。

返回：

_TwoParamNonHerm，自定义的双参数化门。

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindquantum.core.gates import gene_univ_two_params_gate
>>> from mindquantum.core.circuit import Circuit
>>> def matrix(a, b):
...     ep = 0.5 * (1 + np.exp(1j * a * b))
...     em = 0.5 * (1 - np.exp(1j * a * b))
...     return np.array([[ep, em], [em, ep]])
>>> def diff_matrix1(a, b):
...     m = 0.5j * b * np.exp(1j * a * b)
...     return np.array([[m, -m], [-m, m]])
>>> def diff_matrix2(a, b):
...     m = 0.5j * a * np.exp(1j * a * b)
...     return np.array([[m, -m], [-m, m]])
>>> TestGate = gene_univ_two_params_gate('Test', matrix, diff_matrix1, diff_matrix2)
>>> circ = Circuit().x(0)
>>> circ += TestGate('a', 'b').on(0)
>>> circ.get_qs(pr={'a': 1.2, 'b': 0.8})
array([0.21324001-0.40959578j, 0.78675999+0.40959578j])