cuquantum.custatevec.apply_matrix¶
- cuquantum.custatevec.apply_matrix(intptr_t handle, intptr_t sv, int sv_data_type, uint32_t n_index_bits, intptr_t matrix, int matrix_data_type, int layout, int32_t adjoint, targets, uint32_t n_targets, controls, control_bit_values, uint32_t n_controls, int compute_type, intptr_t extra_workspace, size_t extra_workspace_size_in_bytes)[source]¶
应用门矩阵。
- 参数
handle (intptr_t) – cuStateVec 库的句柄。
sv (intptr_t) – 状态向量。
sv_data_type (int) – 状态向量的数据类型。
n_index_bits (uint32_t) – 状态向量的索引位数。
matrix (intptr_t) – 指向方阵的主机或设备指针。
matrix_data_type (int) – 矩阵的数据类型。
layout (MatrixLayout) – 枚举器，指定矩阵的内存布局。
adjoint (int32_t) – 应用矩阵的共轭转置。
targets (object) –
指向目标位的主机数组的指针。它可以是
一个
int作为数组的指针地址，或者一个
int32_t的 Python 序列。
n_targets (uint32_t) – 目标位的数量。
controls (object) –
指向控制位的主机数组的指针。它可以是
一个
int作为数组的指针地址，或者一个
int32_t的 Python 序列。
control_bit_values (object) –
指向控制位值的主机数组的指针。它可以是
一个
int作为数组的指针地址，或者一个
int32_t的 Python 序列。
n_controls (uint32_t) – 控制位的数量。
compute_type (ComputeType) – 矩阵乘法的 compute_type。
extra_workspace (intptr_t) – 额外工作空间。
extra_workspace_size_in_bytes (size_t) – 额外工作空间大小。