scikit_quri.backend package

Submodules

scikit_quri.backend.base_estimator module

class scikit_quri.backend.base_estimator.BaseEstimator

Bases: object

Estimatorを実行する際の基底クラス estimateメソッドに対するinterfaceを定義

abstract estimate(operators, states)

operatorsとstatesの組み合わせに対して期待値を計算する operatorsまたはstatesのどちらかが1つの場合、もう一方の数に合わせて繰り返す もしくは、両方の数が同じ場合、1対1で対応させる それ以外の場合、ValueErrorを投げる

Parameters:

• operators (Sequence[Union[Operator, PauliLabel]]) – 期待値を計算する演算子のリスト

• states (Sequence[Union[CircuitQuantumState, QuantumStateVector]]) – 期待値を計算する状態のリスト

Returns:

operatorsとstatesの組み合わせに対する期待値のリスト

Return type:

Iterable[Estimate[complex]]

class scikit_quri.backend.base_estimator.BatchedSimEstimator

Bases: BaseEstimator

Capability extension for simulation backends that natively batch expectation-value evaluation over a single parametric circuit with many parameter vectors.

A BatchedSimEstimator evaluates M operators against one parametric circuit bound with N parameter vectors (one per input sample) in a single backend call, producing an (M, N) matrix. This is the natural API for state-vector simulators (scaluq, future GPU backends) that amortize circuit setup across the batch.

Hardware backends (e.g. OQTOPUS) cannot exploit this shape and should not inherit from this class; _qnn_common dispatches via isinstance(estimator, BatchedSimEstimator).

abstract estimate_batched(operators, circuit, params)

Compute batched expectation values for a parametric circuit.

Parameters:

• operators (Sequence[Union[Operator, PauliLabel]]) – List of measurement operators. Length: n_operators.

• circuit (ParametricQuantumCircuitProtocol) – Parametric quantum circuit (e.g. from LearningCircuit.to_batched).

• params (ndarray[tuple[int, ...], dtype[float64]]) – Per-sample bound parameter matrix. Shape: (n_samples, parameter_count).

Returns:

Nested list of shape (n_operators, n_samples) containing real expectation values.

Return type:

list[list[float]]

abstract estimate_grad_batched(operators, circuit, shifted_params, n_samples, n_learning_params, delta=1e-05)

Compute batched numerical gradients via central differences.

Parameters:

• operators (Sequence[Union[Operator, PauliLabel]]) – List of measurement operators. Length: n_operators.

• circuit (ParametricQuantumCircuitProtocol) – Parametric quantum circuit (e.g. from LearningCircuit.to_batched_for_gradient).

• shifted_params (ndarray[tuple[int, ...], dtype[float64]]) – Shifted-parameter matrix. Shape: (n_samples * 2 * n_learning_params, parameter_count). Row layout matches LearningCircuit.to_batched_for_gradient.

• n_samples (int) – Number of input samples.

• n_learning_params (int) – Number of unique learning parameters.

• delta (float) – Finite-difference step size.

Returns:

(n_samples, n_operators, n_learning_params).

Return type:

Gradient tensor. Shape

scikit_quri.backend.base_gradient_estimator module

class scikit_quri.backend.base_gradient_estimator.BaseGradientEstimator

Bases: object

Gradient Estimatorを実行する際の基底クラス estimate_gradientメソッドに対するinterfaceを定義

abstract estimate_gradient(operators, state, params)

operatorsとstatesの組み合わせに対して勾配を計算する operatorsまたはstatesのどちらかが1つの場合、もう一方の数に合わせて繰り返す もしくは、両方の数が同じ場合、1対1で対応させる それ以外の場合、ValueErrorを投げる

Parameters:

• operators (Union[Operator, PauliLabel]) – 勾配を計算する演算子のリスト

• states – 勾配を計算する状態のリスト

• params (Sequence[float]) – 勾配を計算するパラメータのリスト

• state (_ParametricStateT) –

Returns:

operatorsとstatesの組み合わせに対する勾配のリスト

Return type:

Estimates[complex]

abstract estimate_learning_param_gradient(operators, circuit, params)

学習パラメータに対する勾配を計算する operatorsまたはstatesのどちらかが1つの場合、もう一方の数に合わせて繰り返す もしくは、両方の数が同じ場合、1対1で対応させる それ以外の場合、ValueErrorを投げる

Parameters:

• operators (Union[Operator, PauliLabel]) – 勾配を計算する演算子のリスト

• states – 勾配を計算する状態のリスト

• params (Sequence[float]) – 勾配を計算するパラメータのリスト

• circuit (LearningCircuit) –

Returns:

operatorsとstatesの組み合わせに対する学習パラメータの勾配のリスト

Return type:

Sequence[complex]

scikit_quri.backend.oqtopus_estimator module

class scikit_quri.backend.oqtopus_estimator.OqtopusEstimator(device_id, shots=1000, config=None)

Bases: BaseEstimator

Estimator class that computes expectation values on real quantum hardware via quri-parts-oqtopus. Requires an OQTOPUS configuration file at ~/.oqtopus. See: https://quri-parts-oqtopus.readthedocs.io/en/stable/usage/getting_started/#prepare-oqtopus-configuration-file

Parameters:

• device_id (str) – ID of the device to run on.

• shots (int) – Number of shots per circuit execution. Defaults to 1000.

• config (Optional[OqtopusConfig]) – OQTOPUS configuration. Defaults to None.

estimate(operators, states)

Compute expectation values for combinations of operators and states. If either operators or states contains a single element, it is broadcast to match the length of the other. If both contain multiple elements, they must have the same length and are paired one-to-one.

Parameters:

• operators – List of operators for which to compute expectation values.

• states – List of quantum states.

Returns:

List of expectation values for each (operator, state) pair.

Raises:

• ValueError – If operators or states is empty, or if both have multiple elements with mismatched lengths.

• BackendError – If execution on OQTOPUS fails.

scikit_quri.backend.oqtopus_gradient_estimator module

class scikit_quri.backend.oqtopus_gradient_estimator.LearningCircuitParameter(input_param, learning_param)

Bases: object

学習回路のパラメータを保持するデータクラス。

Parameters:

• input_param (ndarray[tuple[int, ...], dtype[float64]]) –

• learning_param (ndarray[tuple[int, ...], dtype[float64]]) –

input_param

入力データに対応するパラメータ。

Type:

numpy.ndarray[tuple[int, …], numpy.dtype[numpy.float64]]

learning_param

最適化対象の学習パラメータ。

Type:

numpy.ndarray[tuple[int, …], numpy.dtype[numpy.float64]]

input_param: ndarray[tuple[int, ...], dtype[float64]]

learning_param: ndarray[tuple[int, ...], dtype[float64]]

scikit_quri.backend.oqtopus_gradient_estimator.numerical_gradient_estimates(op, circuit, params, delta, estimator)

数値微分により勾配を計算する。

中心差分法を用いて各学習パラメータに対する勾配を計算する。 grad[i] = (f(θ_i + δ/2) - f(θ_i - δ/2)) / δ

Parameters:

• op (Union[Operator, PauliLabel]) – 期待値を計算する演算子。

• circuit (LearningCircuit) – 学習回路。

• params (LearningCircuitParameter) – 入力パラメータと学習パラメータ。

• delta (float) – 数値微分の刻み幅。

• estimator (OqtopusEstimator) –

Returns:

各学習パラメータに対する勾配のシーケンス。

Return type:

Sequence[complex]

class scikit_quri.backend.oqtopus_gradient_estimator.OqtopusGradientEstimator

Bases: BaseGradientEstimator

Oqtopusを用いて勾配を計算するGradient Estimator Class。

OqtopusEstimatorを内部で使用し、数値微分により勾配を計算する。

estimate_gradient(operators, state, params)

全パラメータに対する勾配を計算する。

Note

現在未実装。

Raises:

NotImplementedError – このメソッドは未実装。

estimate_learning_param_gradient(operators, circuit, params)

学習パラメータに対する勾配を計算する。

入力パラメータは固定し、学習パラメータのみに対する勾配を計算する。

Parameters:

• operators – 期待値を計算する演算子。

• circuit – 学習回路。

• params – 全パラメータ（入力+学習）の値。

Returns:

各学習パラメータに対する勾配のシーケンス。

Return type:

Sequence[complex]

scikit_quri.backend.oqtopus_sampler module

class scikit_quri.backend.oqtopus_sampler.OqtopusSampler(device_id, config)

Bases: BaseSampler

Parameters:

• device_id (str) –

• config (Optional[OqtopusConfig]) –

get_device_qubit_count()

Oqtopusのデバイスの量子ビット数を取得する関数

Returns:

Oqtopusのデバイスの量子ビット数

Return type:

int

Raises:

BackendError – Oqtopusでの実行に失敗した場合

sample_one(circuit, n_shots)

Sample a single circuit n_shots times.

Raises:

BackendError – Oqtopusでの実行に失敗した場合

Parameters:

• circuit (ImmutableQuantumCircuit) –

• n_shots (int) –

Return type:

Mapping[int, Union[int, float]]

sample(circuit_shots_tuples)

concurrentにsampleする関数 quri-partsのConcurrentSamplerに合わせるため、shotsはtupleの最大値を使用する devicesの量子ビット数を超える量子回路の組み合わせに対しては、複数回に分けて実行する :raises BackendError: Oqtopusでの実行に失敗した場合

Parameters:

circuit_shots_tuples (Iterable[tuple[quri_parts.rust.circuit.circuit.ImmutableQuantumCircuit, int]]) –

Return type:

Iterable[Mapping[int, Union[int, float]]]

concurrent_sample(circuit_shots_tuples)

Deprecated alias of sample(). Kept for backward compatibility.

Parameters:

circuit_shots_tuples (Iterable[tuple[quri_parts.rust.circuit.circuit.ImmutableQuantumCircuit, int]]) –

Return type:

Iterable[Mapping[int, Union[int, float]]]

scikit_quri.backend.oqtopus_sampler.create_oqtopus_sampler(device_id, config=None)

Oqtopus用のSamplerを生成する関数 quri-partsのSamplerとして動作

Returns:

Oqtopus用のSampler

Return type:

Sampler

Parameters:

• device_id (str) –

• config (Optional[OqtopusConfig]) –

scikit_quri.backend.oqtopus_sampler.create_oqtopus_concurrent_sampler(device_id, config=None)

Oqtopus用のConcurrentSamplerを生成する関数 quri-partsのConcurrentSamplerとして動作 :returns: Oqtopus用のConcurrentSampler :rtype: ConcurrentSampler

Parameters:

• device_id (str) –

• config (Optional[OqtopusConfig]) –

scikit_quri.backend.sim_estimator module

Backward-compatible factory for the old SimEstimator(use_scaluq=...) API.

Prefer constructing QulacsEstimator or ScaluqEstimator directly. SimEstimator is kept so that existing call sites (tests, samples, downstream code) continue to work without modification.

scikit_quri.backend.sim_estimator.SimEstimator(use_scaluq=False)

Construct a simulation estimator.

Parameters:

use_scaluq (bool) – If True, return a ScaluqEstimator (batched scaluq backend). Otherwise return a QulacsEstimator (per-sample qulacs backend).

Returns:

Either a QulacsEstimator or a ScaluqEstimator depending on use_scaluq.

Return type:

BaseEstimator

Deprecated since version Construct: QulacsEstimator() or ScaluqEstimator() directly.

scikit_quri.backend.sim_gradient_estimator module

class scikit_quri.backend.sim_gradient_estimator.SimGradientEstimator(method='parameter_shift', delta=1e-05)

Bases: BaseGradientEstimator

quri-parts-qulacsを用いて勾配を計算するSimulation用Gradient Estimator Class

Parameters:

• method (Literal['numerical', 'parameter_shift']) – 勾配計算に用いる手法。 “numerical”または”parameter_shift”を指定可能。デフォルトは”parameter_shift”

• delta (float) – 数値微分を行う際の差分。methodが”numerical”の場合にのみ使用される。デフォルトは1e-5

Raises:

ValueError – 不正なmethod名が指定された場合に発生

estimate_gradient(operators, state, params)

operatorsとstatesの組み合わせに対して勾配を計算する operatorsまたはstatesのどちらかが1つの場合、もう一方の数に合わせて繰り返す もしくは、両方の数が同じ場合、1対1で対応させる それ以外の場合、ValueErrorを投げる

Parameters:

• operators (Union[Operator, PauliLabel]) – 勾配を計算する演算子のリスト

• states – 勾配を計算する状態のリスト

• params (Sequence[float]) – 勾配を計算するパラメータのリスト

• state (_ParametricStateT) –

Returns:

operatorsとstatesの組み合わせに対する勾配のリスト

Return type:

Estimates[complex]

estimate_learning_param_gradient(operators, circuit, params)

学習パラメータに対する勾配を計算する

Parameters:

• operators (Union[Operator, PauliLabel]) –

• circuit (LearningCircuit) –

• params (Sequence[float]) –

Return type:

Sequence[complex]

Module contents

class scikit_quri.backend.BaseEstimator

Bases: object

Estimatorを実行する際の基底クラス estimateメソッドに対するinterfaceを定義

abstract estimate(operators, states)

operatorsとstatesの組み合わせに対して期待値を計算する operatorsまたはstatesのどちらかが1つの場合、もう一方の数に合わせて繰り返す もしくは、両方の数が同じ場合、1対1で対応させる それ以外の場合、ValueErrorを投げる

Parameters:

• operators (Sequence[Union[Operator, PauliLabel]]) – 期待値を計算する演算子のリスト

• states (Sequence[Union[CircuitQuantumState, QuantumStateVector]]) – 期待値を計算する状態のリスト

Returns:

operatorsとstatesの組み合わせに対する期待値のリスト

Return type:

Iterable[Estimate[complex]]

class scikit_quri.backend.BaseSampler

Bases: object

Concurrent sampling abstraction.

The required method sample() takes an iterable of (circuit, n_shots) pairs and returns one MeasurementCounts per pair in input order. Single-circuit sampling is offered as a thin convenience via sample_one().

abstract sample(circuit_shots_tuples)

Sample each (circuit, n_shots) pair and yield the resulting counts.

Parameters:

circuit_shots_tuples (Iterable[tuple[quri_parts.rust.circuit.circuit.ImmutableQuantumCircuit, int]]) – Iterable of (circuit, n_shots) pairs.

Returns:

Iterable of measurement counts, one per input pair in the same order.

Return type:

Iterable[Mapping[int, Union[int, float]]]

sample_one(circuit, n_shots)

Sample a single circuit n_shots times.

Default implementation forwards to sample() with a one-element list.

Parameters:

• circuit (ImmutableQuantumCircuit) –

• n_shots (int) –

Return type:

Mapping[int, Union[int, float]]

class scikit_quri.backend.BatchedSimEstimator

Bases: BaseEstimator

Capability extension for simulation backends that natively batch expectation-value evaluation over a single parametric circuit with many parameter vectors.

A BatchedSimEstimator evaluates M operators against one parametric circuit bound with N parameter vectors (one per input sample) in a single backend call, producing an (M, N) matrix. This is the natural API for state-vector simulators (scaluq, future GPU backends) that amortize circuit setup across the batch.

Hardware backends (e.g. OQTOPUS) cannot exploit this shape and should not inherit from this class; _qnn_common dispatches via isinstance(estimator, BatchedSimEstimator).

abstract estimate_batched(operators, circuit, params)

Compute batched expectation values for a parametric circuit.

Parameters:

• operators (Sequence[Union[Operator, PauliLabel]]) – List of measurement operators. Length: n_operators.

• circuit (ParametricQuantumCircuitProtocol) – Parametric quantum circuit (e.g. from LearningCircuit.to_batched).

• params (ndarray[tuple[int, ...], dtype[float64]]) – Per-sample bound parameter matrix. Shape: (n_samples, parameter_count).

Returns:

Nested list of shape (n_operators, n_samples) containing real expectation values.

Return type:

list[list[float]]

abstract estimate_grad_batched(operators, circuit, shifted_params, n_samples, n_learning_params, delta=1e-05)

Compute batched numerical gradients via central differences.

Parameters:

• operators (Sequence[Union[Operator, PauliLabel]]) – List of measurement operators. Length: n_operators.

• circuit (ParametricQuantumCircuitProtocol) – Parametric quantum circuit (e.g. from LearningCircuit.to_batched_for_gradient).

• shifted_params (ndarray[tuple[int, ...], dtype[float64]]) – Shifted-parameter matrix. Shape: (n_samples * 2 * n_learning_params, parameter_count). Row layout matches LearningCircuit.to_batched_for_gradient.

• n_samples (int) – Number of input samples.

• n_learning_params (int) – Number of unique learning parameters.

• delta (float) – Finite-difference step size.

Returns:

(n_samples, n_operators, n_learning_params).

Return type:

Gradient tensor. Shape

class scikit_quri.backend.OqtopusEstimator(device_id, shots=1000, config=None)

Bases: BaseEstimator

Estimator class that computes expectation values on real quantum hardware via quri-parts-oqtopus. Requires an OQTOPUS configuration file at ~/.oqtopus. See: https://quri-parts-oqtopus.readthedocs.io/en/stable/usage/getting_started/#prepare-oqtopus-configuration-file

Parameters:

• device_id (str) – ID of the device to run on.

• shots (int) – Number of shots per circuit execution. Defaults to 1000.

• config (Optional[OqtopusConfig]) – OQTOPUS configuration. Defaults to None.

estimate(operators, states)

Compute expectation values for combinations of operators and states. If either operators or states contains a single element, it is broadcast to match the length of the other. If both contain multiple elements, they must have the same length and are paired one-to-one.

Parameters:

• operators – List of operators for which to compute expectation values.

• states – List of quantum states.

Returns:

List of expectation values for each (operator, state) pair.

Raises:

• ValueError – If operators or states is empty, or if both have multiple elements with mismatched lengths.

• BackendError – If execution on OQTOPUS fails.

class scikit_quri.backend.OqtopusGradientEstimator

Bases: BaseGradientEstimator

Oqtopusを用いて勾配を計算するGradient Estimator Class。

OqtopusEstimatorを内部で使用し、数値微分により勾配を計算する。

estimate_gradient(operators, state, params)

全パラメータに対する勾配を計算する。

Note

現在未実装。

Raises:

NotImplementedError – このメソッドは未実装。

estimate_learning_param_gradient(operators, circuit, params)

学習パラメータに対する勾配を計算する。

入力パラメータは固定し、学習パラメータのみに対する勾配を計算する。

Parameters:

• operators – 期待値を計算する演算子。

• circuit – 学習回路。

• params – 全パラメータ（入力+学習）の値。

Returns:

各学習パラメータに対する勾配のシーケンス。

Return type:

Sequence[complex]

class scikit_quri.backend.OqtopusSampler(device_id, config)

Bases: BaseSampler

Parameters:

• device_id (str) –

• config (Optional[OqtopusConfig]) –

get_device_qubit_count()

Oqtopusのデバイスの量子ビット数を取得する関数

Returns:

Oqtopusのデバイスの量子ビット数

Return type:

int

Raises:

BackendError – Oqtopusでの実行に失敗した場合

sample_one(circuit, n_shots)

Sample a single circuit n_shots times.

Raises:

BackendError – Oqtopusでの実行に失敗した場合

Parameters:

• circuit (ImmutableQuantumCircuit) –

• n_shots (int) –

Return type:

Mapping[int, Union[int, float]]

sample(circuit_shots_tuples)

concurrentにsampleする関数 quri-partsのConcurrentSamplerに合わせるため、shotsはtupleの最大値を使用する devicesの量子ビット数を超える量子回路の組み合わせに対しては、複数回に分けて実行する :raises BackendError: Oqtopusでの実行に失敗した場合

Parameters:

circuit_shots_tuples (Iterable[tuple[quri_parts.rust.circuit.circuit.ImmutableQuantumCircuit, int]]) –

Return type:

Iterable[Mapping[int, Union[int, float]]]

concurrent_sample(circuit_shots_tuples)

Deprecated alias of sample(). Kept for backward compatibility.

Parameters:

circuit_shots_tuples (Iterable[tuple[quri_parts.rust.circuit.circuit.ImmutableQuantumCircuit, int]]) –

Return type:

Iterable[Mapping[int, Union[int, float]]]

class scikit_quri.backend.QulacsEstimator

Bases: BaseEstimator

Expectation-value estimator backed by quri-parts-qulacs.

Evaluates one operator against one quantum state per call (per-sample semantics, concurrent across the inputs of a single estimate call). For workloads that re-bind the same parametric circuit across many samples, consider ScaluqEstimator which natively batches that case.

estimate(operators, states)

operatorsとstatesの組み合わせに対して期待値を計算する operatorsまたはstatesのどちらかが1つの場合、もう一方の数に合わせて繰り返す もしくは、両方の数が同じ場合、1対1で対応させる それ以外の場合、ValueErrorを投げる

Parameters:

• operators – 期待値を計算する演算子のリスト

• states – 期待値を計算する状態のリスト

Returns:

operatorsとstatesの組み合わせに対する期待値のリスト

class scikit_quri.backend.QulacsSampler

Bases: BaseSampler

Computational-basis sampler backed by quri-parts-qulacs (state-vector simulator).

Concurrent across the input pairs. This is the standard simulation sampler used for shot-based estimation, kernel overlap measurement, and generative modeling on a classical simulator.

sample(circuit_shots_tuples)

Sample each (circuit, n_shots) pair and yield the resulting counts.

Parameters:

circuit_shots_tuples – Iterable of (circuit, n_shots) pairs.

Returns:

Iterable of measurement counts, one per input pair in the same order.

class scikit_quri.backend.ScaluqEstimator

Bases: BatchedSimEstimator

Batched expectation-value estimator backed by scaluq.

The primary API is estimate_batched / estimate_grad_batched, which evaluate a single parametric circuit topology over many parameter vectors in one backend call. The non-batched estimate(operators, states) is implemented as a fallback that defers to qulacs; it is provided so that consumers expecting the BaseEstimator contract still work, but the batched methods are what give scaluq its speedup.

estimate(operators, states)

operatorsとstatesの組み合わせに対して期待値を計算する operatorsまたはstatesのどちらかが1つの場合、もう一方の数に合わせて繰り返す もしくは、両方の数が同じ場合、1対1で対応させる それ以外の場合、ValueErrorを投げる

Parameters:

• operators – 期待値を計算する演算子のリスト

• states – 期待値を計算する状態のリスト

Returns:

operatorsとstatesの組み合わせに対する期待値のリスト

estimate_batched(operators, circuit, params)

Compute batched expectation values for a parametric circuit.

Parameters:

• operators (Sequence[Union[Operator, PauliLabel]]) – List of measurement operators. Length: n_operators.

• circuit (ParametricQuantumCircuitProtocol) – Parametric quantum circuit (e.g. from LearningCircuit.to_batched).

• params (ndarray[tuple[int, ...], dtype[float64]]) – Per-sample bound parameter matrix. Shape: (n_samples, parameter_count).

Returns:

Nested list of shape (n_operators, n_samples) containing real expectation values.

Return type:

list[list[float]]

estimate_grad_batched(operators, circuit, shifted_params, n_samples, n_learning_params, delta=1e-05)

Compute batched numerical gradients via central differences.

Parameters:

• operators (Sequence[Union[Operator, PauliLabel]]) – List of measurement operators. Length: n_operators.

• circuit (ParametricQuantumCircuitProtocol) – Parametric quantum circuit (e.g. from LearningCircuit.to_batched_for_gradient).

• shifted_params (ndarray[tuple[int, ...], dtype[float64]]) – Shifted-parameter matrix. Shape: (n_samples * 2 * n_learning_params, parameter_count). Row layout matches LearningCircuit.to_batched_for_gradient.

• n_samples (int) – Number of input samples.

• n_learning_params (int) – Number of unique learning parameters.

• delta (float) – Finite-difference step size.

Returns:

(n_samples, n_operators, n_learning_params).

Return type:

Gradient tensor. Shape

scikit_quri.backend.SimEstimator(use_scaluq=False)

Construct a simulation estimator.

Parameters:

use_scaluq (bool) – If True, return a ScaluqEstimator (batched scaluq backend). Otherwise return a QulacsEstimator (per-sample qulacs backend).

Returns:

Either a QulacsEstimator or a ScaluqEstimator depending on use_scaluq.

Return type:

BaseEstimator

Deprecated since version Construct: QulacsEstimator() or ScaluqEstimator() directly.

class scikit_quri.backend.SimGradientEstimator(method='parameter_shift', delta=1e-05)

Bases: BaseGradientEstimator

quri-parts-qulacsを用いて勾配を計算するSimulation用Gradient Estimator Class

Parameters:

• method (Literal['numerical', 'parameter_shift']) – 勾配計算に用いる手法。 “numerical”または”parameter_shift”を指定可能。デフォルトは”parameter_shift”

• delta (float) – 数値微分を行う際の差分。methodが”numerical”の場合にのみ使用される。デフォルトは1e-5

Raises:

ValueError – 不正なmethod名が指定された場合に発生

estimate_gradient(operators, state, params)

operatorsとstatesの組み合わせに対して勾配を計算する operatorsまたはstatesのどちらかが1つの場合、もう一方の数に合わせて繰り返す もしくは、両方の数が同じ場合、1対1で対応させる それ以外の場合、ValueErrorを投げる

Parameters:

• operators (Union[Operator, PauliLabel]) – 勾配を計算する演算子のリスト

• states – 勾配を計算する状態のリスト

• params (Sequence[float]) – 勾配を計算するパラメータのリスト

• state (_ParametricStateT) –

Returns:

operatorsとstatesの組み合わせに対する勾配のリスト

Return type:

Estimates[complex]

estimate_learning_param_gradient(operators, circuit, params)

学習パラメータに対する勾配を計算する

Parameters:

• operators (Union[Operator, PauliLabel]) –

• circuit (LearningCircuit) –

• params (Sequence[float]) –

Return type:

Sequence[complex]

scikit_quri.backend.create_oqtopus_concurrent_sampler(device_id, config=None)

Oqtopus用のConcurrentSamplerを生成する関数 quri-partsのConcurrentSamplerとして動作 :returns: Oqtopus用のConcurrentSampler :rtype: ConcurrentSampler

Parameters:

• device_id (str) –

• config (Optional[OqtopusConfig]) –

scikit_quri.backend.create_oqtopus_sampler(device_id, config=None)

Oqtopus用のSamplerを生成する関数 quri-partsのSamplerとして動作

Returns:

Oqtopus用のSampler

Return type:

Sampler

Parameters:

• device_id (str) –

• config (Optional[OqtopusConfig]) –