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mindquantum.core.gates.DepolarizingChannel

class mindquantum.core.gates.DepolarizingChannel(p: float, n_qubits: int = 1, **kwargs)

去极化信道。描述的噪声体现为：以 $P$ 的概率将量子态转变为最大混态（随机作用泡利门（I、X、Y、Z）的其中一个，每个泡利门的概率都是 $P/4$ ），或以 $1-P$ 的概率保持不变。

对于单比特情况，去极化信道的数学表示如下：

$$ϵ(\rho )=(1-P)\rho +P/4(I\rho I+X\rho X+Y\rho Y+Z\rho Z)$$

其中，$\rho$ 是密度矩阵形式的量子态；$P$ 是发生去极化错误的概率。

该信道还支持作用于多个目标比特。在 $N$ 比特情况下，去极化信道的数学表示如下：

$$ϵ(\rho )=(1-P)\rho +\frac{P}{4^N}\sum _j{U}_j\rho U_j$$

其中，$N$ 是目标比特数； $U_j\in {\{I,X,Y,Z\}}^{\otimes N}$ 多比特泡利算符。

• 当 $0\le P\le 1$ 时, 该信道是去极化信道, 并且当 $P=1$ 时是完全去极化信道。

• 然而，$1<P\le 4^N/(4^N-1)$ 时它变为均匀泡利信道：$E(\rho )=\sum _j{V}_j\rho V_j/(4^n-1)$，其中 $V_j=U_j\setminus I^{\otimes N}$。

参数：

• p (int, float) - 发生去极化错误的概率。

• n_qubits (int) - 去极化信道的比特数。默认值：1。

样例：

>>> from mindquantum.core.gates import DepolarizingChannel
>>> from mindquantum.core.circuit import Circuit
>>> circ = Circuit()
>>> circ += DepolarizingChannel(0.02).on(0)
>>> circ += DepolarizingChannel(0.01, 2).on([0, 1])
>>> print(circ)
      ╔════════════╗ ╔═════════════╗
q0: ──╢ DC(p=1/50) ╟─╢             ╟───
      ╚════════════╝ ║             ║
                     ║ DC(p=1/100) ║
q1: ─────────────────╢             ╟───
                     ╚═════════════╝

get_cpp_obj()

返回量子门的c++对象。

matrix()

返回该噪声信道的Kraus算符。

返回：

list，包含了该噪声信道的Kraus算符，且顺序为 ${\{I,X,Y,Z\}}^{\otimes N}$ 的字典顺序。