如何重塑二维数字阵列或将Qobj转换为dims=[[2,2]，[2,2]]

Question

下面的Numpy示例

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目标：QuTiP对象

我请求的目标是添加两个Qobj（密度矩阵）类型的量子态对象，如下面的Werner状态示例所示（给它一些物理意义）。在

import qutip as q
r = .5
state = r * q.ket2dm(q.ghz_state(2)) + (1-r) * q.maximally_mixed_dm(4)

错误消息是

^{pr2}$

因此，我们可以进入低维状态，但随后我们松开了相关的维度属性来继续进行状态：

state = r * q.ket2dm(q.ghz_state(2)).data.toarray() + (1-r) * q.maximally_mixed_dm(4)

我的尝试，如q.Qobj(q.maximally_mixed_dm(4).data.toarray().reshape([[2,2],[2,2]]))都失败了，因为整形不处理列表列表。在

从维数[[2,2],[2,2]]向下到[4,4]的逆运算并不是使用整形的奇迹，也不是通过转换到数组所显示的奇迹。 但是，相反的方法是在numpy或qutip中实现的吗？在

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编辑：为熟悉纽比的人准备的

如何将二维阵列（例如这里的4x4）重塑为（2x2）x（2x2）的阵列？ numpy的内置函数似乎不喜欢我请求的示例。 它不接受如下所示的列表：

import numpy as np
state = np.identity(4).reshape([[2,2],[2,2]])

我很惊讶从来没有人问过这个问题！在

Answer 1

您使用“重塑”的方式不正确。它以维度的元组作为参数（参见文档），而不是元组的元组或以维度为元素的列表列表-这应该如何工作？我认为你把列表的深度和维度（它应该是元组的数字项）混合在一起。在

我不知道你到底想得到什么，但我想是以下其中之一：

state = np.identity(4).reshape((2,2,2,2))
state = np.identity(4).reshape((4,2,2))
state = np.identity(4).reshape((2,2,4))