mindquantum.simulator.Simulator

class mindquantum.simulator.Simulator(backend, n_qubits=None, seed=None, dtype=None, *args, **kwargs)

模拟量子线路的量子模拟器。

参数：

• backend (str) - 想要的后端。通过调用 get_supported_simulator() 可以返回支持的后端。

• n_qubits (int) - 量子模拟器的量子比特数量。默认值： None。

• seed (int) - 模拟器的随机种子，如果为 None，种子将由 numpy.random.randint 生成。默认值： None。

• dtype (mindquantum.dtype) - 模拟器的数据类型。

异常：

• TypeError - 如果 backend 不是str。

• TypeError - 如果 n_qubits 不是int。

• TypeError - 如果 seed 不是int。

• ValueError - 如果不支持 backend 。

• ValueError - 如果 n_qubits 为负数。

• ValueError - 如果 seed 小于0或大于 \(2^23 - 1\) 。

apply_circuit(circuit, pr=None)

在模拟器上应用量子线路。

参数：

• circuit (Circuit) - 要应用在模拟器上的量子线路。

• pr (Union[ParameterResolver, dict, numpy.ndarray, list, numbers.Number]) - 线路的ParameterResolver。如果线路不含参数，则此参数应为None。默认值： None。

返回：

MeasureResult或None，如果线路具有测量门，则返回MeasureResult，否则返回None。

apply_gate(gate, pr=None, diff=False)

在此模拟器上应用门，可以是量子门或测量算子。

参数：

• gate (BasicGate) - 要应用的门。

• pr (Union[numbers.Number, numpy.ndarray, ParameterResolver, list]) - 含参门的参数。默认值： None。

• diff (bool) - 是否在模拟器上应用导数门。默认值： False。

返回：

int或None，如果是该门是测量门，则返回坍缩态，否则返回None。

异常：

• TypeError - 如果 gate 不是BasicGate。

• ValueError - 如果 gate 的某个量子比特大于模拟器本身的量子比特。

• ValueError - 如果 gate 是含参的，但没有提供参数。

• TypeError - 如果 gate 是含参的，但 pr 不是ParameterResolver。

apply_hamiltonian(hamiltonian)

将hamiltonian应用到模拟器上，这个hamiltonian可以是hermitian或non hermitian。

备注

应用hamiltonian后，量子态可能不是归一化量子态。

参数：

• hamiltonian (Hamiltonian) - 想应用的hamiltonian。

astype(dtype, seed=None)

将模拟器转化给定的数据类型。

备注

量子模拟器中的状态将从原始模拟器中复制。

参数：

• dtype (mindquantum.dtype) - 新模拟器的数据类型。

• seed (int) - 新模拟器的随机数种子。默认值： None。

copy()

复制模拟器。

返回：

模拟器，当前模拟器的副本。

property dtype

返回模拟器的数据类型。

entropy()

计算当前量子态的冯诺伊曼熵。

冯诺伊曼熵 \(S\) 的定义如下。

\[S(\rho) = -\text{tr}(\rho \ln \rho)\]

其中 \(\rho\) 是密度矩阵。

返回：

numbers.Number，当前量子态的冯诺伊曼熵。

get_expectation(hamiltonian, circ_right=None, circ_left=None, simulator_left=None, pr=None)

得到给定hamiltonian的期望。hamiltonian可能是非厄米共轭的。该方法旨在计算期望值，如下所示：

\[E = \left<\varphi\right|U_l^\dagger H U_r \left|\psi\right>\]

其中 \(U_l\) 是circ_left，\(U_r\) 是circ_right，\(H\) 是hams，\(\left|\psi\right>\) 是模拟器当前的量子态，\(\left|\varphi\right>\) 是 simulator_left 的量子态。

备注

传入的线路仅参与期望值计算，不会改变模拟器当前的量子态。

参数：

• hamiltonian (Hamiltonian) - 想得到期望的hamiltonian。

• circ_right (Circuit) - 表示 \(U_r\) 的线路。如果为 None，则选择空线路。默认值： None。

• circ_left (Circuit) - 表示 \(U_l\) 的线路。如果为 None，则将设置成 circ_right 一样的线路。默认值： None。

• simulator_left (Simulator) - 包含 \(\left|\varphi\right>\) 的模拟器。如果无，则 \(\left|\varphi\right>\) 被假定等于 \(\left|\psi\right>\)。默认值： None。

• pr (Union[Dict[str, numbers.Number], ParameterResolver]) - 线路中的参数。默认值： None.

返回：

numbers.Number，期望值。

get_expectation_with_grad(hams, circ_right, circ_left=None, simulator_left=None, parallel_worker=None, pr_shift=False)

获取一个返回前向值和关于线路参数梯度的函数。该方法旨在计算期望值及其梯度，如下所示：

\[E = \left<\varphi\right|U_l^\dagger H U_r \left|\psi\right>\]

其中 \(U_l\) 是circ_left，\(U_r\) 是circ_right，\(H\) 是hams，\(\left|\psi\right>\) 是模拟器当前的量子态，\(\left|\varphi\right>\) 是 simulator_left 的量子态。

备注

传入的线路仅参与期望值和梯度的计算，不会改变模拟器当前的量子态。

参数：

• hams (Union[Hamiltonian, List[Hamiltonian]]) - 需要计算期望的 Hamiltonian 或者一组 Hamiltonian。

• circ_right (Circuit) - 上述 \(U_r\) 电路。

• circ_left (Circuit) - 上述 \(U_l\) 电路，默认情况下，这个线路将为 None，在这种情况下， \(U_l\) 将等于 \(U_r\) 。默认值： None。

• simulator_left (Simulator) - 包含 \(\left|\varphi\right>\) 的模拟器。如果无，则 \(\left|\varphi\right>\) 被假定等于 \(\left|\psi\right>\)。默认值： None。

• parallel_worker (int) - 并行器数目。并行器可以在并行线程中处理batch。默认值： None。

• pr_shift (bool) - 是否使用 parameter-shift rule。仅在mqvector模拟器中可用，当电路包含噪声信道时该参数将自动启用。请注意，并非所有门都适用于相同移位值 π/2，因此 FSim 门和自定义参数化门的梯度将通过有限差分法计算，差分值为 0.001。默认值： False。

返回：

GradOpsWrapper，一个包含生成梯度算子信息的梯度算子包装器。

get_partial_trace(qubits_to_trace)

计算当前密度矩阵的偏迹。

参数：

• qubits_to_trace (Union[int, list[int]]) - 对哪些量子比特（子系统）求偏迹。

返回：

numpy.ndarray，密度矩阵的偏迹。

get_pure_state_vector()

若当前密度矩阵是纯态，则获得相应的态矢量。

密度矩阵 \(\rho\) 和态矢量 \(\left| \psi \right>\) 的关系如下。

\[\rho = \left| \psi \right>\!\left< \psi \right|\]

注意：态矢量 \(\left| \psi \right>\) 可能包含一个任意的全局相位 \(e^{i\phi}\)。

返回：

numpy.ndarray，由当前纯态密度矩阵计算出的态矢量。

get_qs(ket=False)

获取模拟器的当前量子态。

对于态矢量模拟器，返回态矢量的量子态表示。对于密度矩阵模拟器，返回密度矩阵的量子态表示。

可选择返回以ket（狄拉克符号）形式表示的量子态。 对于密度矩阵模拟器，如果是混态，则会通过各个纯态的概率加权和来表示。

参数：

• ket (bool) - 是否以ket格式返回量子态。默认值： False。

返回：

Union[numpy.ndarray, str]，当前量子态。 如果ket为True，返回ket格式的字符串表示。 对于态矢量模拟器，返回一维数组或态矢量的ket字符串。 对于密度矩阵模拟器，返回二维数组或密度矩阵的ket字符串。

get_qs_of_qubits(qubits, ket=False)

获取当前模拟器中指定量子比特的约化量子态。

约化量子态是通过对其他量子比特进行偏迹运算得到的。如果得到的是纯态，返回态矢量，混态则返回密度矩阵。

可选择返回以ket（狄拉克符号）形式表示的约化量子态，如果是混态，则会通过各个纯态的概率加权和来表示。

备注

• 输入量子比特的顺序不会影响返回结果。

• 返回的量子态采用小端序（例如：在ket表示中，¦01⟩表示q1=0，q0=1）。

参数：

• qubits (Union[int, List[int]]) - 想要观察的量子比特。可以是单个整数或整数列表。

• ket (bool) - 是否以 ket 字符串格式返回量子态。默认值： False。

返回：

Union[numpy.ndarray, str]，如果 ket 为 True，返回量子态的字符串表示。如果 ket 为 False 且状态为纯态，返回态矢量的 numpy 数组。如果状态为混态，返回密度矩阵。

get_reduced_density_matrix(kept_qubits)

通过对其余量子比特执行偏迹运算，得到指定量子比特的约化密度矩阵。

备注

• 输入量子比特的顺序不会影响返回结果。

• 返回的密度矩阵采用小端序（例如：对于2量子比特系统，基态的顺序为 ¦00⟩, ¦01⟩, ¦10⟩, ¦11⟩，其中 ¦01⟩ 表示 q1=0, q0=1）。

参数：

• kept_qubits (Union[int, List[int]]) - 想要获取约化密度矩阵的目标量子比特，可以指定单个量子比特或多个量子比特的列表。

返回：

numpy.ndarray，目标量子比特的约化密度矩阵。

property n_qubits

获取模拟器的量子比特数。

返回：

int，当前模拟器的量子比特数。

purity()

计算当前量子态的纯度。

纯度 \(\gamma\) 的定义如下所示。

\[\gamma \equiv \text{tr}(\rho^2)\]

其中 \(\rho\) 是密度矩阵。

返回：

numbers.Number，当前量子态的纯度。

reset()

将模拟器重置为0态。

sampling(circuit, pr=None, shots=1, seed=None)

在线路中对测量比特进行采样。

备注

• 传入的线路仅参与采样过程，不会改变模拟器当前的量子态。

• 采样结果默认使用小端序表示（例如：’01’表示q1=0, q0=1）。如果需要大端序表示，可以使用 MeasureResult.reverse_endian() 方法。

参数：

• circuit (Circuit) - 要进行演化和采样的电路。

• pr (Union[None, dict, ParameterResolver]) - 线路的parameter resolver，如果线路是含参线路则需要提供pr。默认值： None。

• shots (int) - 采样线路的次数。默认值： 1。

• seed (int) - 采样的随机种子。如果为None，则种子将是随机的整数。默认值： None。

返回：

MeasureResult，采样的统计结果，结果中的比特串采用小端序表示。

set_qs(quantum_state)

设置模拟器的量子态。

参数：

• quantum_state (numpy.ndarray) - 想设置的量子态。

set_threads_number(number)

设置最大线程数。

参数：

• number (int) - 设置模拟器中线程池所使用的线程数。