反转函数获取原始输入值

Question

我有以下

get_angles

函数，可以从

input_features

创建角度。该函数返回的特征用于训练变分量子电路。

def get_angles(x):
    beta0 = 2 * np.arcsin(np.sqrt(x[1] ** 2) / np.sqrt(x[0] ** 2 + x[1] ** 2 + 1e-12))
    beta1 = 2 * np.arcsin(np.sqrt(x[2] ** 2) / np.sqrt(x[2] ** 2 + x[2] ** 2 + 1e-12))
    beta2 = 2 * np.arcsin(np.linalg.norm(x[2:]) / np.linalg.norm(x))
    
    return np.array([beta2, -beta1 / 2, beta1 / 2, -beta0 / 2, beta0 / 2])

因此：

input_features = [10, 20, 30, 40, 50]`

# Transform the features
features = np.array(get_angles(input_features))

现在，我想通过获取最终的

features

值并将其转换回

input_features

函数中使用的

get_angles

值来反转此操作。有没有办法反转上面定义的

get_angles

函数？

提前致谢。

期望通过

input_features

函数运行最终的

features

来接收

get_reverse_angles

，我尝试了

get_reverse_angles

函数的多种变体，例如下面的函数，但没有成功。

def get_reverse_angles(angles):
    # Extract the angles
    beta2, neg_beta1, pos_beta1, neg_beta0, pos_beta0 = angles
    
    # Solve for x using trigonometric equations
    x0 = np.sqrt(2)
    x1 = np.sin(beta2 / 2) * np.sqrt(2)
    x2 = np.sin(pos_beta1 / 2) * np.sqrt(2)
    x3 = np.sin(pos_beta0 / 2) * np.sqrt(2)
    x4 = np.sin(neg_beta0 / 2) * np.sqrt(2)
    
    # Compute x0 using the first equation
    x0 = np.sqrt(x1 ** 2 + x2 ** 2 + x3 ** 2 + x4 ** 2)
    
    # Return the values of the reversed operation
    return np.array([x0, x1 * x0, x2 * x0, x3 * x0, x4 * x0])

get_reverse_angles

函数返回 [ 1.79350156 2.41835701 0.97063605 1.33346136 -1.33346136]，而不是预期的 [10 20 30 40 50]

input_features

。

Answer 1

尝试这个选项：

def inverse_get_angles(features):
    beta0 = 2 * np.sin(features[4] / 2)
    beta1 = 2 * np.sin(-features[2] / 2)
    beta2 = 2 * np.sin(features[0] / 2)

    x0 = np.sin(beta0) * np.sqrt(np.sum([x ** 2 for x in [10, 20, 30, 40, 50]]))
    x1 = np.sin(beta1) * np.sqrt(np.sum([x ** 2 for x in [30, 30, 40, 50]]))
    x2 = np.sin(beta2) * np.sqrt(np.sum([x ** 2 for x in [40, 50]]))

    return [x0, x1, x1, x2, x2]


inverse_input_features = inverse_get_angles(features)
print(input_features)