Hi，大家好，我是编程小6，很荣幸遇见你，我把这些年在开发过程中遇到的问题或想法写出来，今天说一说
矩阵和张量理论分析与计算_矩阵张量积,希望能够帮助你!!!。

最近开始使用pyqpanda答题，之前一直用qiskit搭电路，初上手pyqpanda 还是有些不适应。

开始入手，本帖验证下门电路的矩阵表示以及多门多线路的矩阵表达。（完全是为了印证下数学概念的表达，没什么高深的东西）

from pyqpanda import * init(QMachineType.CPU) qbits = qAlloc_many(2) prog = QProg() prog << X(qbits[0]) prog << Z(qbits[1]) mat = np.array(get_matrix(prog,True)).reshape(4,4) print(mat) print(draw_qprog(prog))

输出如下：

同样用X，Z门各自的幺正矩阵凑出来如下：

def get_matrix_gate(gate): init(QMachineType.CPU) qbits = qAlloc_many(1) prog = QProg() prog<<gate(qbits[0]) mat = np.array(get_matrix(prog,True)).reshape(2,2) return np.mat(mat) X_mat = get_matrix_gate(X) print(X_mat) Z_mat = get_matrix_gate(Z) print(Z_mat) print('Tensor product of two gate') two_qbits_matrix = np.kron(Z_mat,X_mat) print(two_qbits_matrix)

输出如下：

张量积的矩阵与两个量子比特位的线路矩阵相同，说明：

在pyqpanda 中，

1）索引值高的量子比特位是高位，np.kron（高位门矩阵，低位门矩阵）

2）get_matrix(prog,True) api的第二个参数True表示大小端，在输出矩阵时，尤其是线路矩阵时，！！必须！！，强调下，必须指定为True，否则输出的高低位顺序是反的。然而pyqpanda.get_matrix()中默认是False，这样输出的矩阵对应： 低位矩阵 kron 高位矩阵，如果直接与态矢量（4 by 1）相乘会出错！

比如，默认调用 get_matrix 口：

from pyqpanda import * init(QMachineType.CPU) qbits = qAlloc_many(2) prog = QProg() prog << X(qbits[0]) prog << Z(qbits[1]) mat = np.array(get_matrix(prog)).reshape(4,4) print(draw_qprog(prog)) print('Two qbits circuit matrix: ') print(mat) print('Tensor product of two gate (X_mat )') two_qbits_matrix = np.kron(X_mat,Z_mat) print(two_qbits_matrix)

 输出：

初步使用pyqpanda时，发现这个小的不便之处。

之前使用qiskit 打印电路的矩阵时，默认是输出 高位矩阵直积低位矩阵的结果。

今天的分享到此就结束了，感谢您的阅读，如果确实帮到您，您可以动动手指转发给其他人。