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tytan/__init__.py

@@ -1,7 +1,7 @@
-from .symbol import symbols, symbols_list, symbols_define
+from .symbol import symbols, symbols_list, symbols_define, symbols_nbit
 from .compile import Compile
 from . import sampler
 from .auto_array import Auto_array
 
 # from tytan import * 用
-__all__ = ['symbols', 'symbols_list', 'symbols_define', 'Compile', 'sampler', 'Auto_array']
+__all__ = ['symbols', 'symbols_list', 'symbols_define', 'symbols_nbit', 'Compile', 'sampler', 'Auto_array']

tytan/_version.py

@@ -1 +1 @@
-__version__ = "0.0.8"
+__version__ = "0.0.9"

tytan/auto_array.py

@@ -2,6 +2,7 @@
 import itertools
 import numpy as np
 import pandas as pd
+from sympy import Symbol as sympy_Symbol
 
 """
 量子ビットの添字を検出して結果を多次元配列に変換して返す
@@ -166,17 +167,21 @@ def get_image(self, format_txt):
 
 
         return image, subs
+
+    #ｎbitを解析して値を得る
+    def get_nbit_value(self, expr):
 
+        #nbit式中のシンボル抽出
+        symbols = list(expr.atoms(sympy_Symbol))
+        #print(symbols)
 
+        #nbit式中のシンボルに結果を戻す
+        tmp = [(symbols[i], self.a[f'{symbols[i]}']) for i in range(len(symbols))]
+        ans = expr.subs(tmp)
 
-
-
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-
-
-
+        #余計な少数0をなくして返す
+        return float(ans)
+
+
+
 

tytan/symbol.py

@@ -175,4 +175,15 @@ def symbols_define(shape, format_txt=None):
     # print(f'defined global : {first_command} to {final_command}')
 
 
+def symbols_nbit(start, stop, format_txt, num=8):
+    #生成
+    q = symbols_list(num, format_txt=format_txt)
+
+    #式
+    ret = 0
+    for n in range(num):
+        #係数を規格化してから量子ビットをかけたい
+        ret += (start + (stop - start)) * 2**(num - n - 1) / 2**num * q[n]
+
+    return ret