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- 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。

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- 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。

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mindquantum.framework.MQOps

class mindquantum.framework.MQOps(expectation_with_grad)

包含encoder和ansatz线路的量子线路演化算子，算子返回在参数化量子线路（PQC）演化出的量子态上哈密顿量期望值。此算子只能在 PYNATIVE_MODE 下执行。

参数：

• expectation_with_grad (GradOpsWrapper) - 接收encoder数据和ansatz数据，并返回期望值和参数相对于期望的梯度值。

输入：

• enc_data (Tensor) - 希望编码为量子态的Tensor，其shape为 $(N,M)$ ，其中 $N$ 表示batch大小， $M$ 表示encoder参数的数量。

• ans_data (Tensor) - shape为 $N$ 的Tensor，用于ansatz电路，其中 $N$ 表示ansatz参数的数量。

输出：

Tensor，hamiltonian的期望值。