conjugate_gradient.py

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"""
CG optimizer
"""

from scipy import optimize
from .custom_optimizer import CustomOptimizer


class ConjugateGradient(CustomOptimizer):
    r"""ConjugateGradient Optimizer

    继承 ``CustomOptimizer`` 类，使用 SciPy 里 ConjugateGradient (CG) 的方法优化。此优化器需要说明计算梯度的方法。

    Attributes:
        cir (UAnsatz): 带可训练参数的量子电路
        hamiltonian (list or Hamiltonian): 记录哈密顿量信息的列表或 ``Hamiltonian`` 类的对象
        shots (int): 测量次数；默认为 0，表示返回期望值的精确值，即测量无穷次后的期望值
        grad_func_name (string): 用来计算梯度的函数的函数名，可以选择 'linear_comb'、'finite_diff' 或 'param_shift'，默认为 ``None``
        delta (float): 差分法中的 delta，默认为 0.01
    """

    def __init__(self, cir, hamiltonian, shots, grad_func_name=None, delta=0.01):
        r"""``ConjugateGradient`` 的构造函数。

        Args:
            cir (UAnsatz): 带可训练参数的量子电路
            hamiltonian (list or Hamiltonian): 记录哈密顿量信息的列表或 ``Hamiltonian`` 类的对象
            shots (int): 测量次数；默认为 0，表示返回期望值的精确值，即测量无穷次后的期望值
            grad_func_name (string, optional): 用来计算梯度的函数的函数名，可以选择 'linear_comb'、'finite_diff' 或 'param_shift'，默认为 ``None``
            delta (float, optional): 差分法中的 delta，默认为 0.01
        """
        super().__init__(cir, hamiltonian, shots, grad_func_name, delta)

    def minimize(self, iterations):
        r"""最小化给定的损失函数。

        Args:
            iterations (int): 迭代的次数
        """
        opt_res = optimize.minimize(
            self.loss_func,
            self.cir.get_param().numpy(),
            args=(self.cir, self.hamiltonian, self.shots),
            method='CG',
            jac=self.grad_func,
            options={'maxiter': iterations},
            callback=lambda xk: print('loss: ', self.loss_func(xk, self.cir, self.hamiltonian, self.shots))
        )
        print(opt_res.message)