Closest N-representable Density Matrix (Semidefinite and Equality Constraints)
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 25/100
Piste de recherche
Aucun fichier source, test ou point d’entrée n’est indiqué. Commencez par clarifier les définitions et le comportement de projection demandés pour les contraintes semi-définies et d’égalité ; le travail est terminé lorsqu’une explication de L(Γ), de la vérification du signe et de la contrainte de projection qui en résulte est confirmée par un mainteneur.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Semidefinite Constraints
In the Semidefinite Constraints the first step is to map the the density matrix, $\Gamma$ , to a positive semidefinite constraint. Do we have the definition of $\mathcal{L}(\Gamma)$ ?
Equality Constraints
In the Equality Constraints part if the equality is not satisfied do we need to check if $Tr[\mathbf{B}_m \Gamma] > 0$. If it's not, should we then replace $\mathbf{B}_m$ with $-\mathbf{B}_m$? After this adjustment, is the projection based on the constraint $Tr[\mathbf{B}_m \Gamma] \leq 0$?"
@PaulWAyers
- Langage dominant
- C++
- Étoiles
- 35
- Forks
- 15
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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