Установить случайное начальное число для функций cirq

Я работаю с cirq и использую случайный унитар для целей тестирования:

random_matrix = cirq.testing.random_unitary(dim=4)

где можно установить случайное начальное число для этой функции, используя random.seed(a=1), похоже, этого не происходит.

Решено: используйте np.random.seed(), а не random.seed()

— 11.12.2020 16:48

Когда вы нашли решение, вы также можете добавить ответ (ответить на свой вопрос), который затем вы можете принять для других людей, у которых есть такая же проблема. В ответе это более значимо, чем в комментарии.

— 12.12.2020 11:53

linear-algebra quantum-computing cirq

11.12.2020 16:34

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Cirq полагается на numpy для своих случайных функций, поэтому используя:

np.random.seed(2)

Устанавливает сид для cirq

Чтобы продолжить, документация, описывающая это, находится здесь quantai.google/cirq/simulation: «Фактические результаты измерения зависят от заполнения от генератора случайных чисел (numpy). Вы можете установить это с помощью numpy.random_seed».

— 19.01.2021 18:44

11.12.2020 16:50