Matrix

通用复值矩阵类，在量子态和信道表示内部使用。Matrix 封装了底层复矩阵并提供基本的线性代数运算。

签名

Matrix(data: numpy.ndarray)

构造函数

默认构造函数

Matrix()

构造空的 Matrix 对象。

从数据构造

Matrix(data: numpy.ndarray)

从二维复数 numpy 数组（或 Eigen 矩阵）构造 Matrix。

参数	类型	说明
data	numpy.ndarray	复数的二维数组。

方法

ndarray

ndarray() -> numpy.ndarray

返回内部矩阵数据作为 numpy.ndarray。

row_total

row_total() -> int

返回矩阵的行数。

col_total

col_total() -> int

返回矩阵的列数。

is_hermitian

is_hermitian() -> bool

如果矩阵是厄米矩阵则返回 True，即 $A=A^{†}$。

transpose

transpose() -> Matrix

返回矩阵的转置 $A^T$。

T

T() -> Matrix

transpose() 的别名。返回矩阵的转置。

hermitian_conjugate

hermitian_conjugate() -> Matrix

返回矩阵的共轭转置（厄米伴随）$A^{†}$。

adjoint

adjoint() -> Matrix

hermitian_conjugate() 的别名。返回矩阵的共轭转置。

L2

L2() -> float

返回矩阵的 L2（Frobenius）范数：

$$|A{|}_F=\sqrt{\sum _{i,j}|a_{ij}{|}^2}$$

at

at(rowIdx: int, colIdx: int) -> complex

返回指定行和列索引处的元素。

参数	类型	说明
rowIdx	int	行索引（从 0 开始）。
colIdx	int	列索引（从 0 开始）。

运算符

相等

matrix_a == matrix_b -> bool

如果两个矩阵具有相同的内部数据则返回 True。

示例

import numpy as np
from pyqpanda3.quantum_info import Matrix

# 从 numpy 数组构造
data = np.array([[1+0j, 0+1j],
                 [0-1j, 1+0j]])
m = Matrix(data)

print(m.row_total())      # 2
print(m.col_total())      # 2
print(m.is_hermitian())   # True

# 转置和伴随
mt = m.transpose()
ma = m.adjoint()

# 访问单个元素
val = m.at(0, 1)  # 0+1j

# 获取底层 numpy 数组
arr = m.ndarray()

另见

• StateVector
• DensityMatrix
• Unitary