# Release Notes

## 0.7.0 Release Notes

### 主要特性和增强

#### Circuit

- [STABLE] [`as_encoder`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.circuit.html#mindquantum.core.circuit.Circuit.as_encoder)：`Circuit` 中的方法，将量子线路标记为编码量子线路。
- [STABLE] [`as_ansatz`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.circuit.html#mindquantum.core.circuit.Circuit.as_ansatz)：`Circuit` 中的方法，将量子线路标记为训练量子线路。
- [STABLE] [`encoder_params_name`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.circuit.html#mindquantum.core.circuit.Circuit.encoder_params_name)：`Circuit` 中的方法，返回量子线路中所有编码量子线路的参数名。
- [STABLE] [`ansatz_params_name`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.circuit.html#mindquantum.core.circuit.Circuit.ansatz_params_name)：`Circuit` 中的方法，返回量子线路中所有训练量子线路的参数名。
- [STABLE] [`remove_noise`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.circuit.html#mindquantum.core.circuit.Circuit.remove_noise)：`Circuit` 中的方法，用于将所有噪声信道移除。
- [STABLE] [`with_noise`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.circuit.html#mindquantum.core.circuit.Circuit.with_noise)：`Circuit` 中的方法，用于在每个非噪声门后面添加一个噪声信道。
- [STABLE] [`as_encoder`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.circuit.html#mindquantum.core.circuit.as_encoder)：一个装饰器，将所装饰函数返回的量子线路标记为编码量子线路。
- [STABLE] [`as_ansatz`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.circuit.html#mindquantum.core.circuit.as_ansatz)：一个装饰器，将所装饰函数返回的量子线路标记为训练量子线路。
- [STABLE] [`qfi`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.circuit.html#mindquantum.core.circuit.qfi)：用于计算给定参数化量子线路的量子fisher信息的方法。
- [STABLE] [`partial_psi_partial_psi`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.circuit.html#mindquantum.core.circuit.partial_psi_partial_psi)：计算量子fisher信息第一部分的方法。
- [STABLE] [`partial_psi_psi`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.circuit.html#mindquantum.core.circuit.partial_psi_psi)：计算量子fisher信息第二部分的方法。

#### Gates

- [STABLE] [`AmplitudeDampingChannel`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.gates.html#mindquantum.core.gates.AmplitudeDampingChannel)：振幅阻尼信道，由能量耗散所引起。
- [STABLE] [`PhaseDampingChannel`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.gates.html#mindquantum.core.gates.PhaseDampingChannel)：相位阻尼信道，量子比特没有与外界发生能量交换，但损失了量子信息。

#### FermionOperator and QubitOperator

- [STABLE] [`split`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.operators.html#mindquantum.core.operators.FermionOperator.split)：`FermionOperator` 或者 `QubitOperator` 的方法，用于将系数和算符本身分开。

#### ParameterResolver

- [STABLE] [`astype`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.parameterresolver.html#mindquantum.core.parameterresolver.ParameterResolver.astype)：将参数解析器转化为指定的类型。
- [STABLE] [`const`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.parameterresolver.html#mindquantum.core.parameterresolver.ParameterResolver.const)：获取参数解析器的常数部分。
- [STABLE] [`is_const`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.parameterresolver.html#mindquantum.core.parameterresolver.ParameterResolver.is_const)：判断参数解析器是不是只有常数部分。
- [STABLE] [`encoder_part`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.parameterresolver.html#mindquantum.core.parameterresolver.ParameterResolver.encoder_part)：将部分参数设置为encoder参数。
- [STABLE] [`ansatz_part`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.parameterresolver.html#mindquantum.core.parameterresolver.ParameterResolver.ansatz_part)：将部分参数设置为ansatz参数。
- [STABLE] [`as_encoder`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.parameterresolver.html#mindquantum.core.parameterresolver.ParameterResolver.as_encoder)：将所有参数设置为encoder参数。
- [STABLE] [`as_ansatz`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.parameterresolver.html#mindquantum.core.parameterresolver.ParameterResolver.as_ansatz)：将所有参数设置为ansatz参数。
- [STABLE] [`encoder_parameters`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.parameterresolver.html#mindquantum.core.parameterresolver.ParameterResolver.encoder_parameters)：返回所有encoder参数。
- [STABLE] [`ansatz_parameters`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.parameterresolver.html#mindquantum.core.parameterresolver.ParameterResolver.ansatz_parameters)：返回所有ansatz参数。
- [STABLE] [`is_hermitian`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.parameterresolver.html#mindquantum.core.parameterresolver.ParameterResolver.is_hermitian)：检查参数解析器是不是厄米共轭。
- [STABLE] [`is_anti_hermitian`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.parameterresolver.html#mindquantum.core.parameterresolver.ParameterResolver.is_anti_hermitian)：检查参数解析器是不是反厄米共轭
- [STABLE] [`no_grad_parameters`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.parameterresolver.html#mindquantum.core.parameterresolver.ParameterResolver.no_grad_parameters)：返回所有不需要更新梯度的参数。
- [STABLE] [`requires_grad_parameters`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.core.parameterresolver.html#mindquantum.core.parameterresolver.ParameterResolver.requires_grad_parameters)：返回所有需要更新梯度的参数。

#### Simulator

- [STABLE] [`copy`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.simulator.html#mindquantum.simulator.Simulator.copy)：模拟器现在支持复制操作。
- [STABLE] [`apply_gate`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.simulator.html#mindquantum.simulator.Simulator.apply_gate)：在此次更新中，可以以导数的形式来作用一个参数化量子门。
- [BETA] [`inner_product`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.simulator.html#mindquantum.simulator.inner_product)：计算两个给定模拟器中量子态的内积。

#### IO

- [STABLE] [`BlochScene`](https://mindspore.cn/mindquantum/docs/en/r0.7/mindquantum.io.html)：此次更新，我们支持搭建布洛赫球绘图场景，可在其上绘制量子态，也可以动态演示量子态的变化。

### 贡献者

感谢以下开发者做出的贡献：

yufan, wengwenkang, xuxusheng, Damien Ngyuen, zhouxu, wangzidong, yangkang, lujiale, zhangzhenghai, fanyi, zhangwengang, wangkaisheng, zhoufeng, wangsiyuan, gongxiaoqing, chengxianbin, sunxiyin, wenwenkang, lvdingshun, cuijiangyu, chendiqing, zhangkai, Zotov Yuriy, liqin, zengjinglin, cuixiaopeng, 朱祎康, dorothy20212021, dsdsdshe, buyulin, norl-corxilea, herunhong, Arapat Ablimit, NoE, panshijie, longhanlin.

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