概率测量¶

概率测量是指获得目标量子比特的振幅，目标量子比特可以是一个量子比特也可以是多个量子比特的集合。在QPanda2中概率测量又称为PMeasure, 在QPanda2中的接口为 pMeasure 。概率测量和量子测量是完全不同的过程，Measure是执行了一次测量，并返回一个确定的0/1结果，并且改变了量子态， PMeasure是获得我们所关注的量子比特的振幅，并不会改变量子态， pMeasure 的输入参数是 QVec ，它指定了我们关注的量子比特。例如，一共有10个Qubit的系统，我们指定了前三个Qubit作为 pMeasure 的目标，就会输出一个长度为8的vector。

接口介绍¶

QPanda2提供了三种获得PMeasure结果的方式，其中有 probRunList 、 probRunTupleList 、 probRunDict。

probRunList ：获得目标量子比特的概率测量结果，并没有其对应的下标。
probRunTupleList：获得目标量子比特的概率测量结果，其对应的下标为十进制。
probRunDict ：获得目标量子比特的概率测量结果，其对应的下标为二进制。

这三个函数的使用方式是一样的，下面就以 probRunDict 为例介绍，使用方式如下：

auto qubits = qvm->qAllocMany(4);

QProg prog;
prog   << H(qubits[0])
        << CNOT(qubits[0], qubits[1])
        << CNOT(qubits[1], qubits[2])
        << CNOT(qubits[2], qubits[3]);
auto result = probRunDict(prog, qubits, 3);

第一个参数是量子程序，第二个参数是 QVec 它指定了我们关注的量子比特。第三个参的值为-1时，获取所有的概率测量结果，大于0时表示获取最大的前几个数。

除了上述的方式外，我们还可以先使用 directlyRun，再调用 getProbList 、 getProbTupleList 、 getProbDict 得到和上述三种方法一样的结果。

实例¶

#include "QPanda.h"
USING_QPANDA

int main(void)
{
    auto qvm = CPUQVM();
    qvm.init();
    auto qubits = qvm.qAllocMany(2);

    QProg prog;
    prog << H(qubits[0])
        << CNOT(qubits[0], qubits[1]);

    // 概率测量，并返回目标量子比特的概率测量结果，下标为二进制
    std::cout << "probRunDict: " << std::endl;
    auto result1 = qvm.probRunDict(prog, qubits);
    for (auto &val: result1)
    {
        std::cout << val.first << ", " << val.second << std::endl;
    }

    // 概率测量，并返回目标量子比特的概率测量结果，下标为十进制
    std::cout << "probRunTupleList: " << std::endl;
    auto result2 = qvm.probRunTupleList(prog, qubits);
    for (auto &val: result2)
    {
        std::cout << val.first << ", " << val.second << std::endl;
    }

    // 概率测量，并返回目标量子比特的概率测量结果， 无下标
    std::cout << "probRunList: " << std::endl;
    auto result3 = qvm.probRunList(prog, qubits);
    for (auto &val: result3)
    {
        std::cout << val<< std::endl;
    }

    return 0;
}

运行结果：

probRunDict:
00, 0.5
01, 0
10, 0
11, 0.5
probRunTupleList:
0, 0.5
3, 0.5
1, 0
2, 0
probRunList:
0.5
0
0
0.5