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mindquantum.core.gates.RX

class mindquantum.core.gates.RX(pr)

围绕x轴的旋转门。

$$\begin{array}{r}\mathrm{R}\mathrm{X}=\left(\begin{array}{cc}\cos (\theta /2)& -i\sin (\theta /2)\\ -i\sin (\theta /2)& \cos (\theta /2)\end{array}\right)\end{array}$$

该旋转门可以用三种不同的方式初始化。

1. 如果用单个数字初始化它，那么它将是一个具有一定旋转角度的非参数化门。

2. 如果使用单个str初始化它，那么它将是只有一个参数的参数化门，默认系数为1。

3. 如果使用dict初始化它，例如 {'a'：1，'b'：2} ，则此门可以包含多个具有特定系数的参数。在这种情况下，它可以表示为：

$$RX(a+2b)$$

参数：

• pr (Union[int, float, str, dict, ParameterResolver]) - 参数化门的参数，详细解释请参见上文。

样例：

>>> from mindquantum.core.gates import RX
>>> import numpy as np
>>> rx1 = RX(0.5)
>>> np.round(rx1.matrix(), 2)
array([[0.97+0.j  , 0.  -0.25j],
       [0.  -0.25j, 0.97+0.j  ]])
>>> rx2 = RX('a')
>>> np.round(rx2.matrix({'a':0.1}), 3)
array([[0.999+0.j  , 0.   -0.05j],
       [0.   -0.05j, 0.999+0.j  ]])
>>> rx3 = RX({'a' : 0.2, 'b': 0.5}).on(0, 2)
>>> print(rx3)
RX(0.2*a + 0.5*b|0 <-: 2)
>>> np.round(rx3.matrix({'a' : 1, 'b' : 2}), 2)
array([[0.83+0.j  , 0.  -0.56j],
       [0.  -0.56j, 0.83+0.j  ]])
>>> np.round(rx3.diff_matrix({'a' : 1, 'b' : 2}, about_what = 'a'), 2)
array([[-0.06+0.j  ,  0.  -0.08j],
       [ 0.  -0.08j, -0.06+0.j  ]])
>>> rx3.coeff
{'a': 0.2, 'b': 0.5}

get_cpp_obj()

返回该门的c++对象。