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- 规范和低错类：

- 错别字或拼写错误，标点符号使用错误、公式错误或显示异常。

- 链接错误、空单元格、格式错误。

- 英文中包含中文字符。

- 界面和描述不一致，但不影响操作。

- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

易用性

- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

正确性

- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

风险提示

- 风险提示：

- 对重要数据或系统存在风险的操作，缺少安全提示。

内容合规

- 内容合规：

- 违反法律法规，涉及政治、领土主权等敏感词。

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mindquantum.algorithm.qaia.QAIA

class mindquantum.algorithm.qaia.QAIA(J, h=None, x=None, n_iter=1000, batch_size=1)

量子退火启发式算法基类。

此类包含所有QAIA算法的基本和共同方法接口。

说明

为了内存效率，输入数组 'x' 不会被复制，并且会在优化过程中被原地修改。 如果需要保留原始数据，请使用 x.copy() 传入副本。

参数：

• J (Union[numpy.array, scipy.sparse.spmatrix]) - 耦合矩阵，维度为 $(N\times N)$。

• h (numpy.array) - 外场强度，维度为 $(N,)$。

• x (numpy.array) - 自旋初始化配置，维度为 $(N\times batch\mathrm{\_}size)$。会在优化过程中被修改。默认值： None。

• n_iter (int) - 迭代步数。默认值： 1000。

• batch_size (int) - 样本个数。默认值为： 1。

calc_cut(x=None)

计算切割值。

参数：

• x (numpy.array) - 自旋配置，维度为 $(N\times batch\mathrm{\_}size)$。如果为 None，初始自旋将会被使用。默认值： None。

calc_energy(x=None)

计算能量值。

参数：

• x (numpy.array) - 自旋配置，维度为 $(N\times batch\mathrm{\_}size)$。如果为 None，初始自旋将会被使用。默认值： None。

initialize()

随机化初始化自旋。