Matrix未正确附加

作者: 筱梨
发布时间: 2024-05-13 12:56:16 (6小时前)
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無口君 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 好吧，所以这里有一些不同的事情，其中一些已被处理，其中一些没有。 </p> <P> 第一件事，正如@DYZ指出的那样，你试图将行向量附加到空矩阵。这可以通过重塑空矩阵来解决。 </p> <P> 代码也可以通过以下方式大大简化： </p> <pre> <code> import numpy as np def custom_operator(state): dimension = int(input("What are the dimensions of your (square) matrix? Please input a single number:")) elements = list() for x in range(dimension): for y in range(dimension): value = float(input("Matrix element at ({x}, {y}):".format(x=x+1, y=y+1))) elements.append(value) operator = np.matrix(np.resize(elements, (dimension, dimension))) output_state = np.dot(operator, state) return output_state state = np.matrix([[0], [1]]) custom_operator(state) </code> </pre> <P> 请注意，我删除了 <code> import math </code> 您没有使用的声明，当您要求维度时，您应该将响应转换为 <code> int </code> 不是漂浮物。 </p> <P> 也没有必要检查门是否是单一的。无论哪种方式，您仍然返回状态操作的输出。（除非你真的想知道它是不是。）如果你确实想要，如果尺寸不是2，你当前的检查将失败。更好的检查将是 </p> <pre> <code> np.allclose(operator.dot(operator.T.conj()), np.eye(len(dimension))) </code> </pre> <P> 但是，鉴于您想要将任何门应用于您的状态，您就知道矩阵的尺寸必须是什么。允许用户指定他们想要将qutrit门应用于量子位状态只会允许他们引入错误。所以更好的代码版本是： </p> <pre> <code> import numpy as np def custom_operator(input_state): dimension, width = input_state.shape if width != 1: error_message = "Input state must be a column vector" raise ValueError(error_message) elements = list() for x in range(dimension): for y in range(dimension): value = float(input("Matrix element at ({x}, {y}):".format(x=x+1, y=y+1))) elements.append(value) operator = np.matrix(np.resize(elements, (dimension, dimension))) output_state = np.dot(operator, input_state) return output_state state = np.matrix([[0], [1]]) custom_operator(state) </code> </pre> <P> 此外，如果您想进行这些门模拟，如果您还不知道它们，请务必查看 <a href="https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.allclose.html" rel="nofollow noreferrer"> all_close </A> 和 <a href="https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html" rel="nofollow noreferrer"> 重塑 </A> 。他们会出现很多。 </p> </DIV>

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❀⚘粉༵红༵回༵忆༵⚘❀ | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 其他人已经指出了为什么你的方法会给你带来那个错误。我将添加另一种方法来创建矩阵。请注意，在您要求输入之前，您将获得用户的尺寸（并且它始终是方形矩阵）。因此，您可以创建一个零矩阵，然后随着用户提供的条目填充它，如下所示： </p> <pre> <code> def customop(qstat): dimensions = input("What are the dimensions of your (square) matrix? Please input a single number: ") matrix = np.zeros([dimensions, dimensions]) for iterator in range(dimensions): for iterator_2 in range(dimensions): matrix[iterator, iterator_2] = float(input("Matrix element at "+str(iterator)+","+str(iterator_2)+": ")) if np.array_equal(np.dot(matrix, matrix.conj().T), np.identity(2)) == True: print(matrix) return np.dot(matrix, qstat) else: print(matrix) print("matrix not unitary, pretending no gate was applied") return qstat qstat = np.matrix([[0],[1]]) customop(qstat) </code> </pre> <P> 我用for循环替换了while循环，以便自动处理初始化和递增。 </p> </DIV>

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無口君 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 如果我理解正确，确定矩阵维度，附加用户的值，然后调整列表大小并将其转换为矩阵应该工作： </p> <P> dimension = int（输入（“（方形）矩阵的尺寸是多少？请输入一个数字：”）） </p> <pre> <code> ls = [] for y in range(dimension): for x in range(dimension): ls.append(float(input('What value for position ({}, {}): '.format(y+1, x+1)))) np.matrix(np.resize(ls, (dimension, dimension))) </code> </pre> <P> 输出： </p> <pre> <code> What are the dimensions of your (square) matrix? Please input a single number: 3 What value for position (1, 1): 1 What value for position (1, 2): 2 What value for position (1, 3): 3 What value for position (2, 1): 1 What value for position (2, 2): 2 What value for position (2, 3): 3 What value for position (3, 1): 1 What value for position (3, 2): 2 What value for position (3, 3): 3 Out[29]: matrix([[ 1., 2., 3.], [ 1., 2., 3.], [ 1., 2., 3.]]) </code> </pre> </DIV>

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