cuquantum.cutensornet.state_finalize_mps

cuquantum.cutensornet.state_finalize_mps(intptr_t handle, intptr_t tensor_network_state, int boundary_condition, extents_out, strides_out)

对具有给定形状的最终张量网络状态施加用户定义的 MPS（矩阵乘积态）分解。

参数

• handle (intptr_t) – cuTensorNet 库句柄。

• tensor_network_state (intptr_t) – 张量网络状态。

• boundary_condition (BoundaryCondition) – 目标 MPS 表示的边界条件。

• extents_out (object) –

  大小为 nStateModes 的数组，指定定义目标 MPS 表示的所有张量的最大范围。extents_out[i] 预计与模式顺序一致（第 (i-1) 个和第 i 个 MPS 张量之间的共享模式，第 i 个 MPS 张量的状态模式，第 i 个和第 (i+1) 个 MPS 张量之间的共享模式）。对于开放边界条件，第一个张量的模式减少为（状态模式，与第二个站点的共享模式），而最后一个张量的模式变为（与倒数第二个站点的共享模式，状态模式）。它可以是

  • 一个 int，作为指向嵌套序列的指针地址，或

  • 一个 int 序列的 Python 序列，每个都是指向有效的 ‘int64_t’ 序列的指针地址，或

  • 一个 int64_t 的嵌套 Python 序列。

• strides_out (object) –

  大小为 nStateModes 的数组，指定定义目标 MPS 表示的所有张量的步幅。与 extents_out 类似，strides_out 也应与每个 MPS 张量的模式顺序一致。如果为 NULL，则将假定默认的广义列优先步幅。它可以是

  • 一个 int，作为指向嵌套序列的指针地址，或

  • 一个 int 序列的 Python 序列，每个都是指向有效的 ‘int64_t’ 序列的指针地址，或

  • 一个 int64_t 的嵌套 Python 序列。

另请参阅

cutensornetStateFinalizeMPS()