cuquantum.cutensornet.experimental.NetworkOperator

class cuquantum.cutensornet.experimental.NetworkOperator(state_mode_extents, dtype='complex128', options=None)

创建张量网络算符对象。

参数

• state_mode_extents – 一个整数序列，指定所有状态模式的维度。

• dtype –

  一个字符串，指定张量网络算符的数据类型，当前支持以下数据类型

  • 'float32'

  • 'float64'

  • 'complex64'

  • 'complex128' (默认)

• options – 将状态计算的选项指定为 NetworkOptions 对象。或者，也可以提供包含 NetworkOptions 构造函数参数的 dict。NetworkOptions 对象。如果未指定，则值将设置为默认构造的 NetworkOptions 对象。

方法

__init__(state_mode_extents, dtype='complex128', options=None)

append_mpo(coefficient, modes, mpo_tensors, stream=None)

将矩阵乘积算符 (MPO) 组件附加到张量网络算符。

参数

• coefficient – 完全张量积的系数标量。

• modes – 一个整数序列，指定每个 MPO 在其上作用的模式。

• mpo_tensors – 每个 MPO 操作数的张量（类似 ndarray 的对象）序列。当前支持的类型为 numpy.ndarray，cupy.ndarray，和 torch.Tensor。每个操作数的模式预计遵循 pknb 的顺序，其中 p 表示连接到前一个 MPO 张量的模式，n 表示连接到下一个 MPO 张量的模式，k 表示 ket 模式，b 表示 bra 模式。请注意，目前仅支持具有开放边界条件的 MPO，因此第一个和最后一个 MPO 张量中不应存在 p 和 n 模式。请注意，此处 bra 和 ket 模式的相对顺序与 append_product() 中的 operand 不同。

• stream – 提供 CUDA 流以用于附加张量积（如果操作数在 CPU 上提供，则用于将操作数复制到 GPU）。可接受的输入包括 cudaStream_t (作为 Python int), cupy.cuda.Stream, 和 torch.cuda.Stream。如果未提供流，则将使用当前流。

append_product(coefficient, modes, tensors, stream=None)

将张量积组件附加到张量网络算符。

参数

• coefficient – 完全张量积的系数标量。

• modes – 一个嵌套的整数序列，表示 tensors 中每个操作数作用的模式。

• tensors – 每个张量操作数的张量（类似 ndarray 的对象）序列。当前支持的类型为 numpy.ndarray，cupy.ndarray，和 torch.Tensor。每个操作数的模式预计按 ABC...abc... 排序，其中 ABC... 表示输出 bra 模式，abc... 表示对应于 modes 的输入 ket 模式。

• stream – 提供 CUDA 流以用于附加张量积（如果操作数在 CPU 上提供，则用于将操作数复制到 GPU）。可接受的输入包括 cudaStream_t (作为 Python int), cupy.cuda.Stream, 和 torch.cuda.Stream。如果未提供流，则将使用当前流。

classmethod from_pauli_strings(pauli_strings, dtype='complex128', backend='cupy', options=None, stream=None)

从给定的泡利字符串生成张量网络算符对象。

参数

• pauli_strings – 一个字典，将泡利字符串映射到相应的系数。或者可以是单个泡利字符串。

• dtype –

  一个字符串，指定张量网络算符的数据类型，当前支持以下数据类型

  • 'complex64'

  • 'complex128' (默认)

• backend – 一个字符串，指定设备张量操作数的 ndarray 后端。当前支持 'cupy' (默认) 和 'torch'。

• options – 将状态计算的选项指定为 NetworkOptions 对象。或者，也可以提供包含 NetworkOptions 构造函数参数的 dict。NetworkOptions 对象。如果未指定，则值将设置为默认构造的 NetworkOptions 对象。

• stream – 提供 CUDA 流以用于张量网络算符构造，这对于流排序操作（如分配内存）是必需的。可接受的输入包括 cudaStream_t (作为 Python int), cupy.cuda.Stream, 和 torch.cuda.Stream。如果未提供流，则将使用当前流。