概率测量
概率测量是指获得目标量子比特的振幅,目标量子比特可以是一个量子比特也可以是多个量子比特的集合。 在QPanda2中概率测量又称为PMeasure, 在QPanda2中的接口为 pMeasure
。
概率测量和 量子测量 是完全不同的过程,Measure是执行了一次测量, 并返回一个确定的0/1结果,并且改变了量子态,
PMeasure是获得我们所关注的量子比特的振幅,并不会改变量子态, pMeasure
的输入参数是 QVec
, 它指定了我们关注的量子比特。
例如,一共有10个Qubit的系统,我们指定了前三个Qubit作为 pMeasure
的目标,就会输出一个长度为8的vector。
接口介绍
QPanda2提供了三种获得PMeasure结果的方式,其中有 probRunList
、 probRunTupleList
、 probRunDict
。
probRunList
: 获得目标量子比特的概率测量结果, 并没有其对应的下标。probRunTupleList
: 获得目标量子比特的概率测量结果, 其对应的下标为十进制。probRunDict
: 获得目标量子比特的概率测量结果, 其对应的下标为二进制。
这三个函数的使用方式是一样的,下面就以 probRunDict
为例介绍,使用方式如下:
auto qubits = qvm->qAllocMany(4); QProg prog; prog << H(qubits[0]) << CNOT(qubits[0], qubits[1]) << CNOT(qubits[1], qubits[2]) << CNOT(qubits[2], qubits[3]); auto result = probRunDict(prog, qubits, 3);
第一个参数是量子程序, 第二个参数是 QVec
它指定了我们关注的量子比特。
第三个参的值为-1时,获取所有的概率测量结果,大于0时表示获取最大的前几个数。
除了上述的方式外,我们还可以先使用 directlyRun
, 再调用 getProbList
、 getProbTupleList
、 getProbDict
得到和上述三种方法一样的结果。
实例
#include "QPanda.h" USING_QPANDA int main(void) { auto qvm = CPUQVM(); qvm.init(); auto qubits = qvm.qAllocMany(2); QProg prog; prog << H(qubits[0]) << CNOT(qubits[0], qubits[1]); // 概率测量,并返回目标量子比特的概率测量结果,下标为二进制 std::cout << "probRunDict: " << std::endl; auto result1 = qvm.probRunDict(prog, qubits); for (auto &val: result1) { std::cout << val.first << ", " << val.second << std::endl; } // 概率测量,并返回目标量子比特的概率测量结果,下标为十进制 std::cout << "probRunTupleList: " << std::endl; auto result2 = qvm.probRunTupleList(prog, qubits); for (auto &val: result2) { std::cout << val.first << ", " << val.second << std::endl; } // 概率测量,并返回目标量子比特的概率测量结果, 无下标 std::cout << "probRunList: " << std::endl; auto result3 = qvm.probRunList(prog, qubits); for (auto &val: result3) { std::cout << val<< std::endl; } return 0; }
运行结果:
probRunDict: 00, 0.5 01, 0 10, 0 11, 0.5 probRunTupleList: 0, 0.5 3, 0.5 1, 0 2, 0 probRunList: 0.5 0 0 0.5