diff --git a/docs/tensor-circuit.ipynb b/docs/tensor-circuit.ipynb index 5661b105..f205c3cf 100644 --- a/docs/tensor-circuit.ipynb +++ b/docs/tensor-circuit.ipynb @@ -41,7 +41,7 @@ "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ - "11111101111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111\n" + "11111111111111111111111110111111111111111111111111111111111111111111111111111111\n" ] } ], @@ -90,16 +90,16 @@ "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ - "11111101111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111\n", - "11111101111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111\n", "00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000\n", "00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000\n", + "11111111111111111111111110111111111111111111111111111111111111111111111111111111\n", + "11111111111111111111111110111111111111111111111111111111111111111111111111111111\n", + "11111111111111111111111110111111111111111111111111111111111111111111111111111111\n", + "11111111111111111111111110111111111111111111111111111111111111111111111111111111\n", "00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000\n", - "11111101111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111\n", "00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000\n", - "00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000\n", - "CPU times: user 475 ms, sys: 38 µs, total: 475 ms\n", - "Wall time: 474 ms\n" + "CPU times: user 794 ms, sys: 137 μs, total: 794 ms\n", + "Wall time: 793 ms\n" ] } ], @@ -126,15 +126,15 @@ "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ - "CPU times: user 207 ms, sys: 12 ms, total: 219 ms\n", - "Wall time: 208 ms\n" + "CPU times: user 254 ms, sys: 45.3 ms, total: 299 ms\n", + "Wall time: 286 ms\n" ] }, { "data": { "text/plain": [ - "Counter({'00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000': 50,\n", - " '11111101111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111': 50})" + "Counter({'00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000': 65,\n", + " '11111111111111111111111110111111111111111111111111111111111111111111111111111111': 35})" ] }, "execution_count": 3, @@ -285,16 +285,16 @@ "\n", "\n", - "\n", + "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " 2023-11-29T16:03:15.128151\n", + " 2024-08-19T07:32:23.693664\n", " image/svg+xml\n", " \n", " \n", - " Matplotlib v3.8.1, https://matplotlib.org/\n", + " Matplotlib v3.9.1, https://matplotlib.org/\n", " \n", " \n", " \n", @@ -305,7600 +305,7600 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -8571,7 +8571,7 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -8599,8 +8599,8 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", "\n" @@ -8641,16 +8641,16 @@ "\n", "\n", - "\n", + "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " 2023-11-29T16:03:17.755263\n", + " 2024-08-19T07:32:27.856516\n", " image/svg+xml\n", " \n", " \n", - " Matplotlib v3.8.1, https://matplotlib.org/\n", + " Matplotlib v3.9.1, https://matplotlib.org/\n", " \n", " \n", " \n", @@ -8661,7600 +8661,7600 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -16698,7 +16698,7 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -16724,7 +16724,7 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -16750,7 +16750,7 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -16776,7 +16776,7 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -16802,7 +16802,7 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -16828,7 +16828,7 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -16854,7 +16854,7 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -16880,7 +16880,7 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -16908,8 +16908,8 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", "\n" @@ -16947,16 +16947,16 @@ "\n", "\n", - "\n", + "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " 2023-11-29T16:03:33.694601\n", + " 2024-08-19T07:32:31.665447\n", " image/svg+xml\n", " \n", " \n", - " Matplotlib v3.8.1, https://matplotlib.org/\n", + " Matplotlib v3.9.1, https://matplotlib.org/\n", " \n", " \n", " \n", @@ -16967,7600 +16967,7600 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -25209,7 +25209,7 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -25240,7 +25240,7 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -25271,7 +25271,7 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -25302,7 +25302,7 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -25333,7 +25333,7 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - "\n" - ], - "text/plain": [ - "
" - ] - }, - "metadata": { - "needs_background": "light" - }, - "output_type": "display_data" - } - ], - "source": [ - "circ.psi.draw(color=['PSI0'] + [f'ROUND_{i}' for i in range(10)])" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "All of these might be helpful when addressing only certain tensors:" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 9, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "image/svg+xml": [ - "\n", - "\n", - "\n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " 2023-11-29T16:03:57.317122\n", - " image/svg+xml\n", - " \n", - " \n", - " Matplotlib v3.8.1, https://matplotlib.org/\n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", - " \n", + "\" style=\"stroke: #b88ca4\"/>\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -33959,15 +25452,15 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", "\n" @@ -33980,11 +25473,28 @@ "needs_background": "light" }, "output_type": "display_data" - }, + } + ], + "source": [ + "circ.psi.draw(color=['PSI0'] + [f'ROUND_{i}' for i in range(10)])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "All of these might be helpful when addressing only certain tensors:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ { "data": { "text/html": [ - "
TensorNetworkGenVector(tensors=1, indices=3)
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASht, _4308b4AASiG, _4308b4AAShs], tags={GATE_69, ROUND_3, CX, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642+0.j, 0. +0.j],\n", + "
TensorNetworkGenVector(tensors=1, indices=3)
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdN, _119073AASda, _119073AASdM], tags={GATE_69, ROUND_3, CX, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642+0.j, 0. +0.j],\n", " [ 0. +0.j, 0.84089642+0.j]],\n", "\n", " [[-0. +0.j, -0.84089642+0.j],\n", @@ -33994,7 +25504,7 @@ "TensorNetworkGenVector(tensors=1, indices=3)" ] }, - "execution_count": 9, + "execution_count": 8, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -34020,7 +25530,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 10, + "execution_count": 9, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -34047,6 +25557,7 @@ "FSIM\n", "FSIMG\n", "GIVENS\n", + "GIVENS2\n", "H\n", "HZ_1_2\n", "IDEN\n", @@ -34099,7 +25610,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 11, + "execution_count": 10, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -34108,16 +25619,16 @@ "\n", "\n", - "\n", + "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " 2023-11-29T16:04:32.460120\n", + " 2024-08-19T07:32:32.187779\n", " image/svg+xml\n", " \n", " \n", - " Matplotlib v3.8.1, https://matplotlib.org/\n", + " Matplotlib v3.9.1, https://matplotlib.org/\n", " \n", " \n", " \n", @@ -34128,873 +25639,873 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", "\n" @@ -35477,30 +26988,30 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 12, + "execution_count": 11, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ - "
PTensor(shape=(2, 2, 2, 2), inds=[_4308b4AASne, _4308b4AASna, _4308b4AASnU, _4308b4AASnV], tags={GATE_0, FSIM, I0, I1}),backend=numpy, dtype=None, data=array([[[[1. +0.j , 0. +0.j ],\n", + "
PTensor(shape=(2, 2, 2, 2), inds=[_119073AASiy, _119073AASiu, _119073AASio, _119073AASip], tags={GATE_0, FSIM, I0, I1}),backend=numpy, dtype=None, data=array([[[[1. +0.j , 0. +0.j ],\n", " [0. +0.j , 0. +0.j ]],\n", "\n", - " [[0. +0.j , 0.74237218+0.j ],\n", - " [0. -0.66998772j, 0. +0.j ]]],\n", + " [[0. +0.j , 0.87547496+0.j ],\n", + " [0. -0.48326349j, 0. +0.j ]]],\n", "\n", "\n", - " [[[0. +0.j , 0. -0.66998772j],\n", - " [0.74237218+0.j , 0. +0.j ]],\n", + " [[[0. +0.j , 0. -0.48326349j],\n", + " [0.87547496+0.j , 0. +0.j ]],\n", "\n", " [[0. +0.j , 0. +0.j ],\n", - " [0. +0.j , 0.80527881-0.59289631j]]]])
" + " [0. +0.j , 0.94853626-0.31666855j]]]])
" ], "text/plain": [ - "PTensor(shape=(2, 2, 2, 2), inds=('_4308b4AASne', '_4308b4AASna', '_4308b4AASnU', '_4308b4AASnV'), tags=oset(['GATE_0', 'FSIM', 'I0', 'I1']))" + "PTensor(shape=(2, 2, 2, 2), inds=('_119073AASiy', '_119073AASiu', '_119073AASio', '_119073AASip'), tags=oset(['GATE_0', 'FSIM', 'I0', 'I1']))" ] }, - "execution_count": 12, + "execution_count": 11, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -35518,16 +27029,16 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 13, + "execution_count": 12, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "(-0.01901859465030248+0.05161601626897968j)" + "(-0.07115178600720336+0.02949649184357368j)" ] }, - "execution_count": 13, + "execution_count": 12, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -35577,16 +27088,24 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 14, + "execution_count": 13, "metadata": {}, "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "/home/kjs/.pyenv/versions/3.11.9/envs/quimb/lib/python3.11/site-packages/tqdm/auto.py:21: TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html\n", + " from .autonotebook import tqdm as notebook_tqdm\n" + ] + }, { "data": { "text/plain": [ - "(-0.006267589645294025+0.012702244544177437j)" + "(-0.0062675896452940244+0.012702244544177444j)" ] }, - "execution_count": 14, + "execution_count": 13, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -35626,16 +27145,16 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 15, + "execution_count": 14, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "-0.018188965185456193" + "-0.018188965185456228" ] }, - "execution_count": 15, + "execution_count": 14, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -35653,18 +27172,18 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 16, + "execution_count": 15, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "((-0.005784719259097473+5.204170427930421e-18j),\n", - " (0.058901881679242395+2.6020852139652106e-18j),\n", - " (-0.018188965185456197-2.6020852139652106e-17j))" + "((-0.005784719259097598+4.9439619065339e-17j),\n", + " (0.05890188167924251+1.6046192152785466e-17j),\n", + " (-0.018188965185456277-1.474514954580286e-17j))" ] }, - "execution_count": 16, + "execution_count": 15, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -35711,19 +27230,19 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 17, + "execution_count": 16, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "array([[ 0.252-0.j , 0.013+0.011j, -0.019+0.007j, -0.016-0.003j],\n", - " [ 0.013-0.011j, 0.255-0.j , 0.013+0.014j, 0.02 +0.017j],\n", + "array([[ 0.252+0.j , 0.013+0.011j, -0.019+0.007j, -0.016-0.003j],\n", + " [ 0.013-0.011j, 0.255+0.j , 0.013+0.014j, 0.02 +0.017j],\n", " [-0.019-0.007j, 0.013-0.014j, 0.254+0.j , 0.019+0.012j],\n", - " [-0.016+0.003j, 0.02 -0.017j, 0.019-0.012j, 0.239-0.j ]])" + " [-0.016+0.003j, 0.02 -0.017j, 0.019-0.012j, 0.239+0.j ]])" ] }, - "execution_count": 17, + "execution_count": 16, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -35770,7 +27289,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 18, + "execution_count": 17, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -35780,7 +27299,7 @@ " [0.03080204, 0.02780321]])" ] }, - "execution_count": 18, + "execution_count": 17, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -35792,16 +27311,16 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 19, + "execution_count": 18, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "'10'" + "'01'" ] }, - "execution_count": 19, + "execution_count": 18, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -35883,23 +27402,23 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 20, + "execution_count": 19, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ - "1001100000\n", + "0011011010\n", + "0101100000\n", + "0100001010\n", + "0110011111\n", + "1000000001\n", + "1011000100\n", "1111010101\n", - "1101101101\n", - "0111000000\n", - "1010100110\n", - "1000101010\n", - "0011110000\n", - "0101000000\n", - "0000111010\n", - "0100011011\n" + "0011101001\n", + "0011010001\n", + "0101110000\n" ] } ], @@ -35950,23 +27469,23 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 21, + "execution_count": 20, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ - "1100001101\n", - "0011011100\n", - "0010100011\n", - "0010100000\n", - "0110000001\n", - "0110100011\n", - "1111111111\n", - "0011000001\n", - "1100101001\n", - "1011010110\n" + "1000111100\n", + "1001110110\n", + "0101101101\n", + "1110100010\n", + "0101111000\n", + "0001101011\n", + "0000111011\n", + "0110001111\n", + "0110111010\n", + "0110101110\n" ] } ], @@ -36019,7 +27538,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 22, + "execution_count": 21, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -36034,7 +27553,7 @@ " [-0.033285-0.030653j]]" ] }, - "execution_count": 22, + "execution_count": 21, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -36071,7 +27590,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 23, + "execution_count": 22, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -36080,7 +27599,7 @@ "7.0" ] }, - "execution_count": 23, + "execution_count": 22, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -36102,16 +27621,16 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 24, + "execution_count": 23, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "3.9054720619247036" + "3.93791890264778" ] }, - "execution_count": 24, + "execution_count": 23, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -36127,16 +27646,16 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 25, + "execution_count": 24, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "(0.03001531627926885+0.0020988213607181496j)" + "(0.0074846830625545525+0.030157252558037258j)" ] }, - "execution_count": 25, + "execution_count": 24, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -36162,7 +27681,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 26, + "execution_count": 25, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -36171,7 +27690,7 @@ "dict_keys([(0, 1, 2), (3, 4, 9), (5, 6, 7), (8,)])" ] }, - "execution_count": 26, + "execution_count": 25, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -36183,7 +27702,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 27, + "execution_count": 26, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -36192,7 +27711,7 @@ "dict_keys(['tn', 'tree', 'W', 'C'])" ] }, - "execution_count": 27, + "execution_count": 26, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -36233,7 +27752,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 28, + "execution_count": 27, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -36251,7 +27770,7 @@ " 'GATE_8')" ] }, - "execution_count": 28, + "execution_count": 27, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -36264,7 +27783,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 29, + "execution_count": 28, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -36273,16 +27792,16 @@ "\n", "\n", - "\n", + "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " 2023-11-29T16:05:25.472974\n", + " 2024-08-19T07:32:43.548255\n", " image/svg+xml\n", " \n", " \n", - " Matplotlib v3.8.1, https://matplotlib.org/\n", + " Matplotlib v3.9.1, https://matplotlib.org/\n", " \n", " \n", " \n", @@ -36293,7600 +27812,7600 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", "\n" @@ -44275,7 +35794,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 30, + "execution_count": 29, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -44284,16 +35803,16 @@ "\n", "\n", - "\n", + "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " 2023-11-29T16:05:39.264810\n", + " 2024-08-19T07:32:49.061066\n", " image/svg+xml\n", " \n", " \n", - " Matplotlib v3.8.1, https://matplotlib.org/\n", + " Matplotlib v3.9.1, https://matplotlib.org/\n", " \n", " \n", " \n", @@ -44304,10223 +35823,10223 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", "\n" @@ -55382,7 +46901,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 31, + "execution_count": 30, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -55391,16 +46910,16 @@ "\n", "\n", - "\n", + "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " 2023-11-29T16:05:49.510828\n", + " 2024-08-19T07:32:50.588020\n", " image/svg+xml\n", " \n", " \n", - " Matplotlib v3.8.1, https://matplotlib.org/\n", + " Matplotlib v3.9.1, https://matplotlib.org/\n", " \n", " \n", " \n", @@ -55411,2630 +46930,2630 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#pf9715a7a93)\" style=\"fill: #d29074; stroke: #bd8268; stroke-width: 0.879652; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#pf9715a7a93)\" style=\"fill: #64add6; stroke: #5a9cc1; stroke-width: 0.879652; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#pf9715a7a93)\" style=\"fill: #069e75; stroke: #068e69; stroke-width: 0.879652; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#pf9715a7a93)\" style=\"fill: #edda7d; stroke: #d5c471; stroke-width: 0.879652; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#pf9715a7a93)\" style=\"fill: #da7709; stroke: #c56b08; stroke-width: 0.879652; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", "\n" @@ -58622,7 +50141,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 32, + "execution_count": 31, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -58631,16 +50150,16 @@ "\n", "\n", - "\n", + "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " 2023-11-29T16:05:51.966671\n", + " 2024-08-19T07:32:51.480559\n", " image/svg+xml\n", " \n", " \n", - " Matplotlib v3.8.1, https://matplotlib.org/\n", + " Matplotlib v3.9.1, https://matplotlib.org/\n", " \n", " \n", " \n", @@ -58651,3309 +50170,3309 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #da7709; stroke: #c56b08; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #edda7d; stroke: #d5c471; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #069e75; stroke: #068e69; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #64add6; stroke: #5a9cc1; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #da7709; stroke: #c56b08; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #edda7d; stroke: #d5c471; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #069e75; stroke: #068e69; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #64add6; stroke: #5a9cc1; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #da7709; stroke: #c56b08; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #edda7d; stroke: #d5c471; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #069e75; stroke: #068e69; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #64add6; stroke: #5a9cc1; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #da7709; stroke: #c56b08; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #edda7d; stroke: #d5c471; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #069e75; stroke: #068e69; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #64add6; stroke: #5a9cc1; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #da7709; stroke: #c56b08; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #edda7d; stroke: #d5c471; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #069e75; stroke: #068e69; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #64add6; stroke: #5a9cc1; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #0072b2; stroke: #0067a0; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #0072b2; stroke: #0067a0; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #0072b2; stroke: #0067a0; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #0072b2; stroke: #0067a0; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #e6a922; stroke: #cf981e; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #a5cc64; stroke: #94b85a; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #6fb6c4; stroke: #64a3b0; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #d29074; stroke: #bd8268; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #e6a922; stroke: #cf981e; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #a5cc64; stroke: #94b85a; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #6fb6c4; stroke: #64a3b0; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #d29074; stroke: #bd8268; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #e6a922; stroke: #cf981e; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #a5cc64; stroke: #94b85a; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #6fb6c4; stroke: #64a3b0; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #d29074; stroke: #bd8268; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #e6a922; stroke: #cf981e; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #a5cc64; stroke: #94b85a; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #6fb6c4; stroke: #64a3b0; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #d29074; stroke: #bd8268; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #e6a922; stroke: #cf981e; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #a5cc64; stroke: #94b85a; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #6fb6c4; stroke: #64a3b0; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #da7709; stroke: #c56b08; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #e6a922; stroke: #cf981e; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #e6a922; stroke: #cf981e; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #da7709; stroke: #c56b08; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #d29074; stroke: #bd8268; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #cc90b1; stroke: #b882a0; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #0072b2; stroke: #0067a0; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #64add6; stroke: #5a9cc1; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #6fb6c4; stroke: #64a3b0; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #069e75; stroke: #068e69; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #6fb6c4; stroke: #64a3b0; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #069e75; stroke: #068e69; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #a5cc64; stroke: #94b85a; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #edda7d; stroke: #d5c471; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #a5cc64; stroke: #94b85a; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #edda7d; stroke: #d5c471; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #e6a922; stroke: #cf981e; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #da7709; stroke: #c56b08; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #0072b2; stroke: #0067a0; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #64add6; stroke: #5a9cc1; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #6fb6c4; stroke: #64a3b0; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #069e75; stroke: #068e69; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #edda7d; stroke: #d5c471; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #da7709; stroke: #c56b08; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + "\" clip-path=\"url(#p059ac0de5c)\" style=\"fill: #d29074; stroke: #bd8268; stroke-width: 0.89735; stroke-linejoin: miter\"/>\n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", "\n" @@ -62552,219 +54071,219 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 33, + "execution_count": 32, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ - "
TensorNetworkGen(tensors=668, indices=802)
Tensor(shape=(2), inds=[_4308b4AASfp], tags={I0, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_4308b4AASfq], tags={I1, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_4308b4AASfr], tags={I2, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_4308b4AASfs], tags={I3, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_4308b4AASft], tags={I4, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_4308b4AASfu], tags={I5, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_4308b4AASfv], tags={I6, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_4308b4AASfw], tags={I7, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_4308b4AASfx], tags={I8, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_4308b4AASfy], tags={I9, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASfz, _4308b4AASfp], tags={GATE_0, ROUND_0, H, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", - " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgA, _4308b4AASfq], tags={GATE_1, ROUND_0, H, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", - " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgB, _4308b4AASfr], tags={GATE_2, ROUND_0, H, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", - " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgC, _4308b4AASfs], tags={GATE_3, ROUND_0, H, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", - " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgE, _4308b4AASft], tags={GATE_4, ROUND_0, H, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", - " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgF, _4308b4AASfu], tags={GATE_5, ROUND_0, H, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", - " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgH, _4308b4AASfv], tags={GATE_6, ROUND_0, H, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", - " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgI, _4308b4AASfw], tags={GATE_7, ROUND_0, H, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", - " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgK, _4308b4AASfx], tags={GATE_8, ROUND_0, H, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", - " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgL, _4308b4AASfy], tags={GATE_9, ROUND_0, H, I9}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", - " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgN, _4308b4AASfz, b], tags={GATE_10, ROUND_1, CX, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", + "
TensorNetworkGen(tensors=668, indices=802)
Tensor(shape=(2), inds=[_119073AASbJ], tags={I0, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_119073AASbK], tags={I1, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_119073AASbL], tags={I2, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_119073AASbM], tags={I3, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_119073AASbN], tags={I4, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_119073AASbO], tags={I5, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_119073AASbP], tags={I6, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_119073AASbQ], tags={I7, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_119073AASbR], tags={I8, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2), inds=[_119073AASbS], tags={I9, PSI0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([1.-0.j, 0.-0.j])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASbT, _119073AASbJ], tags={GATE_0, ROUND_0, H, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", + " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASbU, _119073AASbK], tags={GATE_1, ROUND_0, H, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", + " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASbV, _119073AASbL], tags={GATE_2, ROUND_0, H, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", + " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASbW, _119073AASbM], tags={GATE_3, ROUND_0, H, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", + " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASbY, _119073AASbN], tags={GATE_4, ROUND_0, H, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", + " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASbZ, _119073AASbO], tags={GATE_5, ROUND_0, H, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", + " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASbb, _119073AASbP], tags={GATE_6, ROUND_0, H, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", + " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASbc, _119073AASbQ], tags={GATE_7, ROUND_0, H, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", + " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASbe, _119073AASbR], tags={GATE_8, ROUND_0, H, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", + " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASbf, _119073AASbS], tags={GATE_9, ROUND_0, H, I9}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.70710678-0.j, 0.70710678-0.j],\n", + " [ 0.70710678-0.j, -0.70710678-0.j]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASbh, _119073AASbT, b], tags={GATE_10, ROUND_1, CX, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[b, _4308b4AASgO, _4308b4AASgA], tags={GATE_10, ROUND_1, CX, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[b, _119073AASbi, _119073AASbU], tags={GATE_10, ROUND_1, CX, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0.84089642-0.j]],\n", "\n", " [[-0. -0.j, -0.84089642-0.j],\n", - " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgP, _4308b4AASgB, _4308b4AASgD], tags={GATE_11, ROUND_1, CX, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", + " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASbj, _119073AASbV, _119073AASbX], tags={GATE_11, ROUND_1, CX, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgD, _4308b4AASgQ, _4308b4AASgC], tags={GATE_11, ROUND_1, CX, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASbX, _119073AASbk, _119073AASbW], tags={GATE_11, ROUND_1, CX, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0.84089642-0.j]],\n", "\n", " [[-0. -0.j, -0.84089642-0.j],\n", - " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgR, _4308b4AASgE, _4308b4AASgG], tags={GATE_12, ROUND_1, CX, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", + " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASbl, _119073AASbY, _119073AASba], tags={GATE_12, ROUND_1, CX, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgG, _4308b4AASgS, _4308b4AASgF], tags={GATE_12, ROUND_1, CX, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASba, _119073AASbm, _119073AASbZ], tags={GATE_12, ROUND_1, CX, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0.84089642-0.j]],\n", "\n", " [[-0. -0.j, -0.84089642-0.j],\n", - " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgT, _4308b4AASgH, _4308b4AASgJ], tags={GATE_13, ROUND_1, CX, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", + " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASbn, _119073AASbb, _119073AASbd], tags={GATE_13, ROUND_1, CX, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgJ, _4308b4AASgU, _4308b4AASgI], tags={GATE_13, ROUND_1, CX, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASbd, _119073AASbo, _119073AASbc], tags={GATE_13, ROUND_1, CX, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0.84089642-0.j]],\n", "\n", " [[-0. -0.j, -0.84089642-0.j],\n", - " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgV, _4308b4AASgK, _4308b4AASgM], tags={GATE_14, ROUND_1, CX, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", + " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASbp, _119073AASbe, _119073AASbg], tags={GATE_14, ROUND_1, CX, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgM, _4308b4AASgW, _4308b4AASgL], tags={GATE_14, ROUND_1, CX, I9}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASbg, _119073AASbq, _119073AASbf], tags={GATE_14, ROUND_1, CX, I9}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0.84089642-0.j]],\n", "\n", " [[-0. -0.j, -0.84089642-0.j],\n", - " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgj, _4308b4AASgN], tags={GATE_15, ROUND_1, RZ, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgX, _4308b4AASgO], tags={GATE_16, ROUND_1, RZ, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgY, _4308b4AASgP], tags={GATE_17, ROUND_1, RZ, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASga, _4308b4AASgQ], tags={GATE_18, ROUND_1, RZ, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgb, _4308b4AASgR], tags={GATE_19, ROUND_1, RZ, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgd, _4308b4AASgS], tags={GATE_20, ROUND_1, RZ, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASge, _4308b4AASgT], tags={GATE_21, ROUND_1, RZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgg, _4308b4AASgU], tags={GATE_22, ROUND_1, RZ, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgh, _4308b4AASgV], tags={GATE_23, ROUND_1, RZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgs, _4308b4AASgW], tags={GATE_24, ROUND_1, RZ, I9}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgk, _4308b4AASgX, _4308b4AASgZ], tags={GATE_25, ROUND_1, CZ, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", + " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScD, _119073AASbh], tags={GATE_15, ROUND_1, RZ, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASbr, _119073AASbi], tags={GATE_16, ROUND_1, RZ, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASbs, _119073AASbj], tags={GATE_17, ROUND_1, RZ, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASbu, _119073AASbk], tags={GATE_18, ROUND_1, RZ, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASbv, _119073AASbl], tags={GATE_19, ROUND_1, RZ, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASbx, _119073AASbm], tags={GATE_20, ROUND_1, RZ, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASby, _119073AASbn], tags={GATE_21, ROUND_1, RZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScA, _119073AASbo], tags={GATE_22, ROUND_1, RZ, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScB, _119073AASbp], tags={GATE_23, ROUND_1, RZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScM, _119073AASbq], tags={GATE_24, ROUND_1, RZ, I9}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScE, _119073AASbr, _119073AASbt], tags={GATE_25, ROUND_1, CZ, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgZ, _4308b4AASgl, _4308b4AASgY], tags={GATE_25, ROUND_1, CZ, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", + " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASbt, _119073AAScF, _119073AASbs], tags={GATE_25, ROUND_1, CZ, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", "\n", " [[ 0.5611368 -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgm, _4308b4AASga, _4308b4AASgc], tags={GATE_26, ROUND_1, CZ, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScG, _119073AASbu, _119073AASbw], tags={GATE_26, ROUND_1, CZ, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgc, _4308b4AASgn, _4308b4AASgb], tags={GATE_26, ROUND_1, CZ, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", + " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASbw, _119073AAScH, _119073AASbv], tags={GATE_26, ROUND_1, CZ, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", "\n", " [[ 0.5611368 -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgo, _4308b4AASgd, _4308b4AASgf], tags={GATE_27, ROUND_1, CZ, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScI, _119073AASbx, _119073AASbz], tags={GATE_27, ROUND_1, CZ, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgf, _4308b4AASgp, _4308b4AASge], tags={GATE_27, ROUND_1, CZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", + " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASbz, _119073AAScJ, _119073AASby], tags={GATE_27, ROUND_1, CZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", "\n", " [[ 0.5611368 -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgq, _4308b4AASgg, _4308b4AASgi], tags={GATE_28, ROUND_1, CZ, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScK, _119073AAScA, _119073AAScC], tags={GATE_28, ROUND_1, CZ, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgi, _4308b4AASgr, _4308b4AASgh], tags={GATE_28, ROUND_1, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", + " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScC, _119073AAScL, _119073AAScB], tags={GATE_28, ROUND_1, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", "\n", " [[ 0.5611368 -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgt, _4308b4AASgj], tags={GATE_29, ROUND_1, RX, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgu, _4308b4AASgk], tags={GATE_30, ROUND_1, RX, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgw, _4308b4AASgl], tags={GATE_31, ROUND_1, RX, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgx, _4308b4AASgm], tags={GATE_32, ROUND_1, RX, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASgz, _4308b4AASgn], tags={GATE_33, ROUND_1, RX, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShA, _4308b4AASgo], tags={GATE_34, ROUND_1, RX, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShC, _4308b4AASgp], tags={GATE_35, ROUND_1, RX, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShD, _4308b4AASgq], tags={GATE_36, ROUND_1, RX, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShF, _4308b4AASgr], tags={GATE_37, ROUND_1, RX, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShG, _4308b4AASgs], tags={GATE_38, ROUND_1, RX, I9}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShI, _4308b4AASgt, _4308b4AASgv], tags={GATE_39, ROUND_2, CX, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScN, _119073AAScD], tags={GATE_29, ROUND_1, RX, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScO, _119073AAScE], tags={GATE_30, ROUND_1, RX, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScQ, _119073AAScF], tags={GATE_31, ROUND_1, RX, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScR, _119073AAScG], tags={GATE_32, ROUND_1, RX, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScT, _119073AAScH], tags={GATE_33, ROUND_1, RX, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScU, _119073AAScI], tags={GATE_34, ROUND_1, RX, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScW, _119073AAScJ], tags={GATE_35, ROUND_1, RX, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScX, _119073AAScK], tags={GATE_36, ROUND_1, RX, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScZ, _119073AAScL], tags={GATE_37, ROUND_1, RX, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASca, _119073AAScM], tags={GATE_38, ROUND_1, RX, I9}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScc, _119073AAScN, _119073AAScP], tags={GATE_39, ROUND_2, CX, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgv, _4308b4AAShJ, _4308b4AASgu], tags={GATE_39, ROUND_2, CX, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScP, _119073AAScd, _119073AAScO], tags={GATE_39, ROUND_2, CX, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0.84089642-0.j]],\n", "\n", " [[-0. -0.j, -0.84089642-0.j],\n", - " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShK, _4308b4AASgw, _4308b4AASgy], tags={GATE_40, ROUND_2, CX, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", + " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASce, _119073AAScQ, _119073AAScS], tags={GATE_40, ROUND_2, CX, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASgy, _4308b4AAShL, _4308b4AASgx], tags={GATE_40, ROUND_2, CX, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScS, _119073AAScf, _119073AAScR], tags={GATE_40, ROUND_2, CX, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0.84089642-0.j]],\n", "\n", " [[-0. -0.j, -0.84089642-0.j],\n", - " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShM, _4308b4AASgz, _4308b4AAShB], tags={GATE_41, ROUND_2, CX, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", + " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScg, _119073AAScT, _119073AAScV], tags={GATE_41, ROUND_2, CX, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShB, _4308b4AAShN, _4308b4AAShA], tags={GATE_41, ROUND_2, CX, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScV, _119073AASch, _119073AAScU], tags={GATE_41, ROUND_2, CX, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0.84089642-0.j]],\n", "\n", " [[-0. -0.j, -0.84089642-0.j],\n", - " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShO, _4308b4AAShC, _4308b4AAShE], tags={GATE_42, ROUND_2, CX, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", + " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASci, _119073AAScW, _119073AAScY], tags={GATE_42, ROUND_2, CX, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShE, _4308b4AAShP, _4308b4AAShD], tags={GATE_42, ROUND_2, CX, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScY, _119073AAScj, _119073AAScX], tags={GATE_42, ROUND_2, CX, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0.84089642-0.j]],\n", "\n", " [[-0. -0.j, -0.84089642-0.j],\n", - " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShQ, _4308b4AAShF, _4308b4AAShH], tags={GATE_43, ROUND_2, CX, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", + " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASck, _119073AAScZ, _119073AAScb], tags={GATE_43, ROUND_2, CX, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShH, _4308b4AAShR, _4308b4AAShG], tags={GATE_43, ROUND_2, CX, I9}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScb, _119073AAScl, _119073AASca], tags={GATE_43, ROUND_2, CX, I9}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0.84089642-0.j]],\n", "\n", " [[-0. -0.j, -0.84089642-0.j],\n", - " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShe, _4308b4AAShI], tags={GATE_44, ROUND_2, RZ, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShS, _4308b4AAShJ], tags={GATE_45, ROUND_2, RZ, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShT, _4308b4AAShK], tags={GATE_46, ROUND_2, RZ, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShV, _4308b4AAShL], tags={GATE_47, ROUND_2, RZ, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShW, _4308b4AAShM], tags={GATE_48, ROUND_2, RZ, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShY, _4308b4AAShN], tags={GATE_49, ROUND_2, RZ, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShZ, _4308b4AAShO], tags={GATE_50, ROUND_2, RZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShb, _4308b4AAShP], tags={GATE_51, ROUND_2, RZ, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShc, _4308b4AAShQ], tags={GATE_52, ROUND_2, RZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShn, _4308b4AAShR], tags={GATE_53, ROUND_2, RZ, I9}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", - " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShf, _4308b4AAShS, _4308b4AAShU], tags={GATE_54, ROUND_2, CZ, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", + " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScy, _119073AAScc], tags={GATE_44, ROUND_2, RZ, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScm, _119073AAScd], tags={GATE_45, ROUND_2, RZ, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScn, _119073AASce], tags={GATE_46, ROUND_2, RZ, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScp, _119073AAScf], tags={GATE_47, ROUND_2, RZ, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScq, _119073AAScg], tags={GATE_48, ROUND_2, RZ, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScs, _119073AASch], tags={GATE_49, ROUND_2, RZ, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASct, _119073AASci], tags={GATE_50, ROUND_2, RZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScv, _119073AAScj], tags={GATE_51, ROUND_2, RZ, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAScw, _119073AASck], tags={GATE_52, ROUND_2, RZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdH, _119073AAScl], tags={GATE_53, ROUND_2, RZ, I9}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179+0.57859091j, 0. -0.j ],\n", + " [0. -0.j , 0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScz, _119073AAScm, _119073AASco], tags={GATE_54, ROUND_2, CZ, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShU, _4308b4AAShg, _4308b4AAShT], tags={GATE_54, ROUND_2, CZ, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", + " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASco, _119073AASdA, _119073AAScn], tags={GATE_54, ROUND_2, CZ, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", "\n", " [[ 0.5611368 -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShh, _4308b4AAShV, _4308b4AAShX], tags={GATE_55, ROUND_2, CZ, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdB, _119073AAScp, _119073AAScr], tags={GATE_55, ROUND_2, CZ, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShX, _4308b4AAShi, _4308b4AAShW], tags={GATE_55, ROUND_2, CZ, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", + " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScr, _119073AASdC, _119073AAScq], tags={GATE_55, ROUND_2, CZ, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", "\n", " [[ 0.5611368 -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShj, _4308b4AAShY, _4308b4AASha], tags={GATE_56, ROUND_2, CZ, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdD, _119073AAScs, _119073AAScu], tags={GATE_56, ROUND_2, CZ, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASha, _4308b4AAShk, _4308b4AAShZ], tags={GATE_56, ROUND_2, CZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", + " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScu, _119073AASdE, _119073AASct], tags={GATE_56, ROUND_2, CZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", "\n", " [[ 0.5611368 -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShl, _4308b4AAShb, _4308b4AAShd], tags={GATE_57, ROUND_2, CZ, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdF, _119073AAScv, _119073AAScx], tags={GATE_57, ROUND_2, CZ, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.34461337-0.j, 1.13818065-0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShd, _4308b4AAShm, _4308b4AAShc], tags={GATE_57, ROUND_2, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", + " [-1.13818065-0.j, -0.34461337-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAScx, _119073AASdG, _119073AAScw], tags={GATE_57, ROUND_2, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.04849371-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 0.5611368 -0.j]],\n", "\n", " [[ 0.5611368 -0.j, 0. -0.j],\n", - " [-0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASho, _4308b4AAShe], tags={GATE_58, ROUND_2, RX, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShp, _4308b4AAShf], tags={GATE_59, ROUND_2, RX, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShr, _4308b4AAShg], tags={GATE_60, ROUND_2, RX, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShs, _4308b4AAShh], tags={GATE_61, ROUND_2, RX, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShu, _4308b4AAShi], tags={GATE_62, ROUND_2, RX, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShv, _4308b4AAShj], tags={GATE_63, ROUND_2, RX, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShx, _4308b4AAShk], tags={GATE_64, ROUND_2, RX, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShy, _4308b4AAShl], tags={GATE_65, ROUND_2, RX, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASiA, _4308b4AAShm], tags={GATE_66, ROUND_2, RX, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASiB, _4308b4AAShn], tags={GATE_67, ROUND_2, RX, I9}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", - " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASiD, _4308b4AASho, _4308b4AAShq], tags={GATE_68, ROUND_3, CX, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, 1.04849371-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdI, _119073AAScy], tags={GATE_58, ROUND_2, RX, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdJ, _119073AAScz], tags={GATE_59, ROUND_2, RX, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdL, _119073AASdA], tags={GATE_60, ROUND_2, RX, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdM, _119073AASdB], tags={GATE_61, ROUND_2, RX, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdO, _119073AASdC], tags={GATE_62, ROUND_2, RX, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdP, _119073AASdD], tags={GATE_63, ROUND_2, RX, I5}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdR, _119073AASdE], tags={GATE_64, ROUND_2, RX, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdS, _119073AASdF], tags={GATE_65, ROUND_2, RX, I7}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdU, _119073AASdG], tags={GATE_66, ROUND_2, RX, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdV, _119073AASdH], tags={GATE_67, ROUND_2, RX, I9}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[0.8156179-0.j , 0. +0.57859091j],\n", + " [0. +0.57859091j, 0.8156179-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdX, _119073AASdI, _119073AASdK], tags={GATE_68, ROUND_3, CX, I0}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShq, _4308b4AASiE, _4308b4AAShp], tags={GATE_68, ROUND_3, CX, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdK, _119073AASdY, _119073AASdJ], tags={GATE_68, ROUND_3, CX, I1}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0.84089642-0.j]],\n", "\n", " [[-0. -0.j, -0.84089642-0.j],\n", - " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASiF, _4308b4AAShr, _4308b4AASht], tags={GATE_69, ROUND_3, CX, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", + " [-0.84089642-0.j, 0. -0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdZ, _119073AASdL, _119073AASdN], tags={GATE_69, ROUND_3, CX, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 1.18920712-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0. -0.j]],\n", "\n", " [[ 0. -0.j, 0. -0.j],\n", - " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASht, _4308b4AASiG, _4308b4AAShs], tags={GATE_69, ROUND_3, CX, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", + " [ 0. -0.j, -1.18920712-0.j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdN, _119073AASda, _119073AASdM], tags={GATE_69, ROUND_3, CX, I3}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.84089642-0.j, 0. -0.j],\n", " [ 0. -0.j, 0.84089642-0.j]],\n", "\n", " [[-0. -0.j, -0.84089642-0.j],\n", @@ -62774,7 +54293,7 @@ "TensorNetworkGen(tensors=668, indices=802)" ] }, - "execution_count": 33, + "execution_count": 32, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -62786,221 +54305,257 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 34, + "execution_count": 33, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ - "
TensorNetworkGen(tensors=87, indices=67)
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYTk, _4308b4AAYTl], tags={GATE_138, ROUND_5, RZ, I7, GATE_144, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASkU, _4308b4AAYTj], tags={GATE_136, ROUND_5, RZ, I5, GATE_143, CZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYSp, _4308b4AAYSq], tags={GATE_109, ROUND_4, RZ, I7, GATE_115, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYSn, _4308b4AAYSo], tags={GATE_107, ROUND_4, RZ, I5, GATE_114, CZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASjX, _4308b4AAYSm], tags={GATE_105, ROUND_4, RZ, I3, GATE_113, CZ, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYRu, _4308b4AAYRv], tags={GATE_80, ROUND_3, RZ, I7, GATE_86, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYRs, _4308b4AAYRt], tags={GATE_78, ROUND_3, RZ, I5, GATE_85, CZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYRq, _4308b4AAYRr], tags={GATE_76, ROUND_3, RZ, I3, GATE_84, CZ, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASia, _4308b4AAYRp], tags={GATE_74, ROUND_3, RZ, I1, GATE_83, CZ, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYUf, _4308b4AASlS], tags={GATE_167, ROUND_6, RZ, I7, GATE_173, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179+0.57859091j, 0.8156179+0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179-0.57859091j, -0.8156179+0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASkW, _4308b4AASkX], tags={GATE_138, ROUND_5, RZ, I7, GATE_144, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179+0.57859091j, 0.8156179+0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179-0.57859091j, -0.8156179+0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASjb, _4308b4AASjc], tags={GATE_109, ROUND_4, RZ, I7, GATE_115, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179+0.57859091j, 0.8156179+0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179-0.57859091j, -0.8156179+0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASjZ, _4308b4AASja], tags={GATE_107, ROUND_4, RZ, I5, GATE_114, CZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179+0.57859091j, 0.8156179+0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179-0.57859091j, -0.8156179+0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASig, _4308b4AASih], tags={GATE_80, ROUND_3, RZ, I7, GATE_86, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179+0.57859091j, 0.8156179+0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179-0.57859091j, -0.8156179+0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASie, _4308b4AASif], tags={GATE_78, ROUND_3, RZ, I5, GATE_85, CZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179+0.57859091j, 0.8156179+0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179-0.57859091j, -0.8156179+0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASic, _4308b4AASid], tags={GATE_76, ROUND_3, RZ, I3, GATE_84, CZ, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179+0.57859091j, 0.8156179+0.57859091j],\n", - " [ 0.8156179-0.57859091j, -0.8156179+0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYUg, _4308b4AAYTl], tags={GATE_159, ROUND_6, CX, I8, GATE_153, ROUND_5, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", - " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYUg, _4308b4AAYUh, _4308b4AAYTm], tags={GATE_168, ROUND_6, RZ, I8, GATE_169, I9, GATE_154, ROUND_5, RX, GATE_159, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.22664955-0.64731788j, -0.45920062-0.16078285j],\n", - " [ 0. -0.48653503j, 0.68585017+0.j ]],\n", + "
TensorNetworkGen(tensors=87, indices=67)
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYDm, _119073AAYDn], tags={GATE_138, ROUND_5, RZ, I7, GATE_144, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASfo, _119073AAYDl], tags={GATE_136, ROUND_5, RZ, I5, GATE_143, CZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYCr, _119073AAYCs], tags={GATE_109, ROUND_4, RZ, I7, GATE_115, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYCp, _119073AAYCq], tags={GATE_107, ROUND_4, RZ, I5, GATE_114, CZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASer, _119073AAYCo], tags={GATE_105, ROUND_4, RZ, I3, GATE_113, CZ, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYBw, _119073AAYBx], tags={GATE_80, ROUND_3, RZ, I7, GATE_86, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYBu, _119073AAYBv], tags={GATE_78, ROUND_3, RZ, I5, GATE_85, CZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYBs, _119073AAYBt], tags={GATE_76, ROUND_3, RZ, I3, GATE_84, CZ, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdu, _119073AAYBr], tags={GATE_74, ROUND_3, RZ, I1, GATE_83, CZ, I2}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179-0.57859091j, 0.8156179-0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179+0.57859091j, -0.8156179-0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYEh, _119073AASgm], tags={GATE_167, ROUND_6, RZ, I7, GATE_173, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179+0.57859091j, 0.8156179+0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179-0.57859091j, -0.8156179+0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASfq, _119073AASfr], tags={GATE_138, ROUND_5, RZ, I7, GATE_144, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179+0.57859091j, 0.8156179+0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179-0.57859091j, -0.8156179+0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASev, _119073AASew], tags={GATE_109, ROUND_4, RZ, I7, GATE_115, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179+0.57859091j, 0.8156179+0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179-0.57859091j, -0.8156179+0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASet, _119073AASeu], tags={GATE_107, ROUND_4, RZ, I5, GATE_114, CZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179+0.57859091j, 0.8156179+0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179-0.57859091j, -0.8156179+0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASeA, _119073AASeB], tags={GATE_80, ROUND_3, RZ, I7, GATE_86, CZ, I8}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179+0.57859091j, 0.8156179+0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179-0.57859091j, -0.8156179+0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdy, _119073AASdz], tags={GATE_78, ROUND_3, RZ, I5, GATE_85, CZ, I6}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179+0.57859091j, 0.8156179+0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179-0.57859091j, -0.8156179+0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdw, _119073AASdx], tags={GATE_76, ROUND_3, RZ, I3, GATE_84, CZ, I4}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.8156179+0.57859091j, 0.8156179+0.57859091j],\n", + " [ 0.8156179-0.57859091j, -0.8156179+0.57859091j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYEi, _119073AAYDn], tags={GATE_159, ROUND_6, CX, I8, GATE_153, ROUND_5, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", + " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYEi, _119073AAYEj, _119073AAYDo], tags={GATE_168, ROUND_6, RZ, I8, GATE_169, I9, GATE_154, ROUND_5, RX, GATE_159, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 2.26649549e-01-6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01-1.60782850e-01j],\n", + " [-2.51780799e-18-4.86535026e-01j,\n", + " 6.85850166e-01+2.33613923e-17j]],\n", "\n", - " [[ 0. +0.48653503j, -0.68585017+0.j ],\n", - " [-0.22664955-0.64731788j, -0.45920062+0.16078285j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASlQ, _4308b4AAYTk, _4308b4AAYUf], tags={GATE_166, ROUND_6, RZ, I6, GATE_152, ROUND_5, RX, I7, GATE_158, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", + " [[-2.51780799e-18+4.86535026e-01j,\n", + " -6.85850166e-01+2.33613923e-17j],\n", + " [-2.26649549e-01-6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01+1.60782850e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASgk, _119073AAYDm, _119073AAYEh], tags={GATE_166, ROUND_6, RZ, I6, GATE_152, ROUND_5, RX, I7, GATE_158, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", " [-0.28150475-0.39682667j, 0.55939167-0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475+0.39682667j, -0.55939167-0.39682667j],\n", - " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYTl, _4308b4AAYSq], tags={GATE_130, ROUND_5, CX, I8, GATE_124, ROUND_4, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", - " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYTl, _4308b4AAYTm, _4308b4AAYSr], tags={GATE_139, ROUND_5, RZ, I8, GATE_140, I9, GATE_125, ROUND_4, RX, GATE_130, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.22664955-0.64731788j, -0.45920062-0.16078285j],\n", - " [ 0. -0.48653503j, 0.68585017+0.j ]],\n", + " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYDn, _119073AAYCs], tags={GATE_130, ROUND_5, CX, I8, GATE_124, ROUND_4, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", + " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYDn, _119073AAYDo, _119073AAYCt], tags={GATE_139, ROUND_5, RZ, I8, GATE_140, I9, GATE_125, ROUND_4, RX, GATE_130, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 2.26649549e-01-6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01-1.60782850e-01j],\n", + " [-2.51780799e-18-4.86535026e-01j,\n", + " 6.85850166e-01+2.33613923e-17j]],\n", "\n", - " [[ 0. +0.48653503j, -0.68585017+0.j ],\n", - " [-0.22664955-0.64731788j, -0.45920062+0.16078285j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYTj, _4308b4AAYSo], tags={GATE_129, ROUND_5, CX, I6, GATE_122, ROUND_4, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", - " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYTj, _4308b4AAYSp, _4308b4AAYTk], tags={GATE_137, ROUND_5, RZ, I6, GATE_123, ROUND_4, RX, I7, GATE_129, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", + " [[-2.51780799e-18+4.86535026e-01j,\n", + " -6.85850166e-01+2.33613923e-17j],\n", + " [-2.26649549e-01-6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01+1.60782850e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYDl, _119073AAYCq], tags={GATE_129, ROUND_5, CX, I6, GATE_122, ROUND_4, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", + " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYDl, _119073AAYCr, _119073AAYDm], tags={GATE_137, ROUND_5, RZ, I6, GATE_123, ROUND_4, RX, I7, GATE_129, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", " [-0.28150475-0.39682667j, 0.55939167-0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475+0.39682667j, -0.55939167-0.39682667j],\n", - " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYSq, _4308b4AAYRv], tags={GATE_101, ROUND_4, CX, I8, GATE_95, ROUND_3, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", - " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYSq, _4308b4AAYSr, _4308b4AAYRw], tags={GATE_110, ROUND_4, RZ, I8, GATE_111, I9, GATE_96, ROUND_3, RX, GATE_101, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.22664955-0.64731788j, -0.45920062-0.16078285j],\n", - " [ 0. -0.48653503j, 0.68585017+0.j ]],\n", + " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYCs, _119073AAYBx], tags={GATE_101, ROUND_4, CX, I8, GATE_95, ROUND_3, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", + " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYCs, _119073AAYCt, _119073AAYBy], tags={GATE_110, ROUND_4, RZ, I8, GATE_111, I9, GATE_96, ROUND_3, RX, GATE_101, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 2.26649549e-01-6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01-1.60782850e-01j],\n", + " [-2.51780799e-18-4.86535026e-01j,\n", + " 6.85850166e-01+2.33613923e-17j]],\n", "\n", - " [[ 0. +0.48653503j, -0.68585017+0.j ],\n", - " [-0.22664955-0.64731788j, -0.45920062+0.16078285j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYSo, _4308b4AAYRt], tags={GATE_100, ROUND_4, CX, I6, GATE_93, ROUND_3, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", - " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYSo, _4308b4AAYRu, _4308b4AAYSp], tags={GATE_108, ROUND_4, RZ, I6, GATE_94, ROUND_3, RX, I7, GATE_100, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", + " [[-2.51780799e-18+4.86535026e-01j,\n", + " -6.85850166e-01+2.33613923e-17j],\n", + " [-2.26649549e-01-6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01+1.60782850e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYCq, _119073AAYBv], tags={GATE_100, ROUND_4, CX, I6, GATE_93, ROUND_3, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", + " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYCq, _119073AAYBw, _119073AAYCr], tags={GATE_108, ROUND_4, RZ, I6, GATE_94, ROUND_3, RX, I7, GATE_100, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", " [-0.28150475-0.39682667j, 0.55939167-0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475+0.39682667j, -0.55939167-0.39682667j],\n", - " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYSm, _4308b4AAYRr], tags={GATE_99, ROUND_4, CX, I4, GATE_91, ROUND_3, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", - " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYSm, _4308b4AAYRs, _4308b4AAYSn], tags={GATE_106, ROUND_4, RZ, I4, GATE_92, ROUND_3, RX, I5, GATE_99, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", + " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYCo, _119073AAYBt], tags={GATE_99, ROUND_4, CX, I4, GATE_91, ROUND_3, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", + " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYCo, _119073AAYBu, _119073AAYCp], tags={GATE_106, ROUND_4, RZ, I4, GATE_92, ROUND_3, RX, I5, GATE_99, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", " [-0.28150475-0.39682667j, 0.55939167-0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475+0.39682667j, -0.55939167-0.39682667j],\n", - " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYRv, _4308b4AAYRA], tags={GATE_72, ROUND_3, CX, I8, GATE_66, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", - " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYRv, _4308b4AAYRw, _4308b4AAYRB], tags={GATE_81, ROUND_3, RZ, I8, GATE_82, I9, GATE_67, ROUND_2, RX, GATE_72, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.22664955-0.64731788j, -0.45920062-0.16078285j],\n", - " [ 0. -0.48653503j, 0.68585017+0.j ]],\n", + " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYBx, _119073AAYBC], tags={GATE_72, ROUND_3, CX, I8, GATE_66, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", + " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYBx, _119073AAYBy, _119073AAYBD], tags={GATE_81, ROUND_3, RZ, I8, GATE_82, I9, GATE_67, ROUND_2, RX, GATE_72, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 2.26649549e-01-6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01-1.60782850e-01j],\n", + " [-2.51780799e-18-4.86535026e-01j,\n", + " 6.85850166e-01+2.33613923e-17j]],\n", "\n", - " [[ 0. +0.48653503j, -0.68585017+0.j ],\n", - " [-0.22664955-0.64731788j, -0.45920062+0.16078285j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYRt, _4308b4AAYQy], tags={GATE_71, ROUND_3, CX, I6, GATE_64, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", - " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYRt, _4308b4AAYQz, _4308b4AAYRu], tags={GATE_79, ROUND_3, RZ, I6, GATE_65, ROUND_2, RX, I7, GATE_71, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", + " [[-2.51780799e-18+4.86535026e-01j,\n", + " -6.85850166e-01+2.33613923e-17j],\n", + " [-2.26649549e-01-6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01+1.60782850e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYBv, _119073AAYBA], tags={GATE_71, ROUND_3, CX, I6, GATE_64, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", + " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYBv, _119073AAYBB, _119073AAYBw], tags={GATE_79, ROUND_3, RZ, I6, GATE_65, ROUND_2, RX, I7, GATE_71, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", " [-0.28150475-0.39682667j, 0.55939167-0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475+0.39682667j, -0.55939167-0.39682667j],\n", - " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYRr, _4308b4AAYQw], tags={GATE_70, ROUND_3, CX, I4, GATE_62, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", - " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYRr, _4308b4AAYQx, _4308b4AAYRs], tags={GATE_77, ROUND_3, RZ, I4, GATE_63, ROUND_2, RX, I5, GATE_70, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", + " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYBt, _119073AAYAy], tags={GATE_70, ROUND_3, CX, I4, GATE_62, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", + " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYBt, _119073AAYAz, _119073AAYBu], tags={GATE_77, ROUND_3, RZ, I4, GATE_63, ROUND_2, RX, I5, GATE_70, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", " [-0.28150475-0.39682667j, 0.55939167-0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475+0.39682667j, -0.55939167-0.39682667j],\n", - " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYRp, _4308b4AAYQu], tags={GATE_69, ROUND_3, CX, I2, GATE_60, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", - " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYRp, _4308b4AAYQv, _4308b4AAYRq], tags={GATE_75, ROUND_3, RZ, I2, GATE_61, ROUND_2, RX, I3, GATE_69, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", + " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYBr, _119073AAYAw], tags={GATE_69, ROUND_3, CX, I2, GATE_60, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.j , 0. -0.68806443j],\n", + " [ 0. +0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYBr, _119073AAYAx, _119073AAYBs], tags={GATE_75, ROUND_3, RZ, I2, GATE_61, ROUND_2, RX, I3, GATE_69, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", " [-0.28150475-0.39682667j, 0.55939167-0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475+0.39682667j, -0.55939167-0.39682667j],\n", - " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYRA, _4308b4AAYQz], tags={GATE_43, ROUND_2, CX, I8, GATE_51, RZ, I7, GATE_57, CZ}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.68806443j, 0.96993861+0.68806443j],\n", - " [-0.96993861+0.68806443j, 0.96993861+0.68806443j]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYQy, _4308b4AAYQE, _4308b4AAYQz], tags={GATE_50, ROUND_2, RZ, I6, GATE_36, ROUND_1, RX, I7, GATE_42, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", + " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYBC, _119073AAYBB], tags={GATE_43, ROUND_2, CX, I8, GATE_51, RZ, I7, GATE_57, CZ}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.68806443j, 0.96993861+0.68806443j],\n", + " [-0.96993861+0.68806443j, 0.96993861+0.68806443j]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYBA, _119073AAYAG, _119073AAYBB], tags={GATE_50, ROUND_2, RZ, I6, GATE_36, ROUND_1, RX, I7, GATE_42, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167-0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j],\n", " [-0.28150475-0.39682667j, 0.55939167-0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475+0.39682667j, -0.55939167-0.39682667j],\n", - " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASmN, _4308b4AAYVc, _4308b4AASlT], tags={GATE_197, ROUND_7, RZ, I8, GATE_198, I9, GATE_183, ROUND_6, RX, GATE_188, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.22664955+0.64731788j, -0.45920062+0.16078285j],\n", - " [ 0. +0.48653503j, 0.68585017+0.j ]],\n", + " [-0.55939167-0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAShh, _119073AAYFe, _119073AASgn], tags={GATE_197, ROUND_7, RZ, I8, GATE_198, I9, GATE_183, ROUND_6, RX, GATE_188, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 2.26649549e-01+6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01+1.60782850e-01j],\n", + " [-2.51780799e-18+4.86535026e-01j,\n", + " 6.85850166e-01-2.33613923e-17j]],\n", "\n", - " [[ 0. -0.48653503j, -0.68585017+0.j ],\n", - " [-0.22664955+0.64731788j, -0.45920062-0.16078285j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASlS, _4308b4AASkX], tags={GATE_159, ROUND_6, CX, I8, GATE_153, ROUND_5, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", - " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASlS, _4308b4AASlT, _4308b4AASkY], tags={GATE_168, ROUND_6, RZ, I8, GATE_169, I9, GATE_154, ROUND_5, RX, GATE_159, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.22664955+0.64731788j, -0.45920062+0.16078285j],\n", - " [ 0. +0.48653503j, 0.68585017+0.j ]],\n", + " [[-2.51780799e-18-4.86535026e-01j,\n", + " -6.85850166e-01-2.33613923e-17j],\n", + " [-2.26649549e-01+6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01-1.60782850e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASgm, _119073AASfr], tags={GATE_159, ROUND_6, CX, I8, GATE_153, ROUND_5, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", + " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASgm, _119073AASgn, _119073AASfs], tags={GATE_168, ROUND_6, RZ, I8, GATE_169, I9, GATE_154, ROUND_5, RX, GATE_159, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 2.26649549e-01+6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01+1.60782850e-01j],\n", + " [-2.51780799e-18+4.86535026e-01j,\n", + " 6.85850166e-01-2.33613923e-17j]],\n", "\n", - " [[ 0. -0.48653503j, -0.68585017+0.j ],\n", - " [-0.22664955+0.64731788j, -0.45920062-0.16078285j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASlQ, _4308b4AASkW, _4308b4AAYUf], tags={GATE_166, ROUND_6, RZ, I6, GATE_152, ROUND_5, RX, I7, GATE_158, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", + " [[-2.51780799e-18-4.86535026e-01j,\n", + " -6.85850166e-01-2.33613923e-17j],\n", + " [-2.26649549e-01+6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01-1.60782850e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASgk, _119073AASfq, _119073AAYEh], tags={GATE_166, ROUND_6, RZ, I6, GATE_152, ROUND_5, RX, I7, GATE_158, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", " [-0.28150475+0.39682667j, 0.55939167+0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475-0.39682667j, -0.55939167+0.39682667j],\n", - " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASkX, _4308b4AASjc], tags={GATE_130, ROUND_5, CX, I8, GATE_124, ROUND_4, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", - " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASkX, _4308b4AASkY, _4308b4AASjd], tags={GATE_139, ROUND_5, RZ, I8, GATE_140, I9, GATE_125, ROUND_4, RX, GATE_130, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.22664955+0.64731788j, -0.45920062+0.16078285j],\n", - " [ 0. +0.48653503j, 0.68585017+0.j ]],\n", + " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASfr, _119073AASew], tags={GATE_130, ROUND_5, CX, I8, GATE_124, ROUND_4, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", + " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASfr, _119073AASfs, _119073AASex], tags={GATE_139, ROUND_5, RZ, I8, GATE_140, I9, GATE_125, ROUND_4, RX, GATE_130, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 2.26649549e-01+6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01+1.60782850e-01j],\n", + " [-2.51780799e-18+4.86535026e-01j,\n", + " 6.85850166e-01-2.33613923e-17j]],\n", "\n", - " [[ 0. -0.48653503j, -0.68585017+0.j ],\n", - " [-0.22664955+0.64731788j, -0.45920062-0.16078285j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASkV, _4308b4AASja], tags={GATE_129, ROUND_5, CX, I6, GATE_122, ROUND_4, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", - " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASkV, _4308b4AASjb, _4308b4AASkW], tags={GATE_137, ROUND_5, RZ, I6, GATE_123, ROUND_4, RX, I7, GATE_129, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", + " [[-2.51780799e-18-4.86535026e-01j,\n", + " -6.85850166e-01-2.33613923e-17j],\n", + " [-2.26649549e-01+6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01-1.60782850e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASfp, _119073AASeu], tags={GATE_129, ROUND_5, CX, I6, GATE_122, ROUND_4, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", + " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASfp, _119073AASev, _119073AASfq], tags={GATE_137, ROUND_5, RZ, I6, GATE_123, ROUND_4, RX, I7, GATE_129, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", " [-0.28150475+0.39682667j, 0.55939167+0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475-0.39682667j, -0.55939167+0.39682667j],\n", - " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYTh, _4308b4AASjY], tags={GATE_128, ROUND_5, CX, I4, GATE_120, ROUND_4, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", - " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYTh, _4308b4AASjZ, _4308b4AASkU], tags={GATE_135, ROUND_5, RZ, I4, GATE_121, ROUND_4, RX, I5, GATE_128, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", + " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYDj, _119073AASes], tags={GATE_128, ROUND_5, CX, I4, GATE_120, ROUND_4, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", + " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYDj, _119073AASet, _119073AASfo], tags={GATE_135, ROUND_5, RZ, I4, GATE_121, ROUND_4, RX, I5, GATE_128, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", " [-0.28150475+0.39682667j, 0.55939167+0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475-0.39682667j, -0.55939167+0.39682667j],\n", - " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASjc, _4308b4AASih], tags={GATE_101, ROUND_4, CX, I8, GATE_95, ROUND_3, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", - " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASjc, _4308b4AASjd, _4308b4AASii], tags={GATE_110, ROUND_4, RZ, I8, GATE_111, I9, GATE_96, ROUND_3, RX, GATE_101, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.22664955+0.64731788j, -0.45920062+0.16078285j],\n", - " [ 0. +0.48653503j, 0.68585017+0.j ]],\n", + " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASew, _119073AASeB], tags={GATE_101, ROUND_4, CX, I8, GATE_95, ROUND_3, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", + " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASew, _119073AASex, _119073AASeC], tags={GATE_110, ROUND_4, RZ, I8, GATE_111, I9, GATE_96, ROUND_3, RX, GATE_101, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 2.26649549e-01+6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01+1.60782850e-01j],\n", + " [-2.51780799e-18+4.86535026e-01j,\n", + " 6.85850166e-01-2.33613923e-17j]],\n", "\n", - " [[ 0. -0.48653503j, -0.68585017+0.j ],\n", - " [-0.22664955+0.64731788j, -0.45920062-0.16078285j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASja, _4308b4AASif], tags={GATE_100, ROUND_4, CX, I6, GATE_93, ROUND_3, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", - " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASja, _4308b4AASig, _4308b4AASjb], tags={GATE_108, ROUND_4, RZ, I6, GATE_94, ROUND_3, RX, I7, GATE_100, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", + " [[-2.51780799e-18-4.86535026e-01j,\n", + " -6.85850166e-01-2.33613923e-17j],\n", + " [-2.26649549e-01+6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01-1.60782850e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASeu, _119073AASdz], tags={GATE_100, ROUND_4, CX, I6, GATE_93, ROUND_3, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", + " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASeu, _119073AASeA, _119073AASev], tags={GATE_108, ROUND_4, RZ, I6, GATE_94, ROUND_3, RX, I7, GATE_100, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", " [-0.28150475+0.39682667j, 0.55939167+0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475-0.39682667j, -0.55939167+0.39682667j],\n", - " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASjY, _4308b4AASid], tags={GATE_99, ROUND_4, CX, I4, GATE_91, ROUND_3, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", - " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASjY, _4308b4AASie, _4308b4AASjZ], tags={GATE_106, ROUND_4, RZ, I4, GATE_92, ROUND_3, RX, I5, GATE_99, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", + " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASes, _119073AASdx], tags={GATE_99, ROUND_4, CX, I4, GATE_91, ROUND_3, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", + " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASes, _119073AASdy, _119073AASet], tags={GATE_106, ROUND_4, RZ, I4, GATE_92, ROUND_3, RX, I5, GATE_99, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", " [-0.28150475+0.39682667j, 0.55939167+0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475-0.39682667j, -0.55939167+0.39682667j],\n", - " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYSk, _4308b4AASib], tags={GATE_98, ROUND_4, CX, I2, GATE_89, ROUND_3, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", - " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYSk, _4308b4AASic, _4308b4AASjX], tags={GATE_104, ROUND_4, RZ, I2, GATE_90, ROUND_3, RX, I3, GATE_98, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", + " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYCm, _119073AASdv], tags={GATE_98, ROUND_4, CX, I2, GATE_89, ROUND_3, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", + " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYCm, _119073AASdw, _119073AASer], tags={GATE_104, ROUND_4, RZ, I2, GATE_90, ROUND_3, RX, I3, GATE_98, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", " [-0.28150475+0.39682667j, 0.55939167+0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475-0.39682667j, -0.55939167+0.39682667j],\n", - " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASih, _4308b4AAShm], tags={GATE_72, ROUND_3, CX, I8, GATE_66, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", - " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASih, _4308b4AASii, _4308b4AAShn], tags={GATE_81, ROUND_3, RZ, I8, GATE_82, I9, GATE_67, ROUND_2, RX, GATE_72, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.22664955+0.64731788j, -0.45920062+0.16078285j],\n", - " [ 0. +0.48653503j, 0.68585017+0.j ]],\n", + " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASeB, _119073AASdG], tags={GATE_72, ROUND_3, CX, I8, GATE_66, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", + " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASeB, _119073AASeC, _119073AASdH], tags={GATE_81, ROUND_3, RZ, I8, GATE_82, I9, GATE_67, ROUND_2, RX, GATE_72, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 2.26649549e-01+6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01+1.60782850e-01j],\n", + " [-2.51780799e-18+4.86535026e-01j,\n", + " 6.85850166e-01-2.33613923e-17j]],\n", "\n", - " [[ 0. -0.48653503j, -0.68585017+0.j ],\n", - " [-0.22664955+0.64731788j, -0.45920062-0.16078285j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASif, _4308b4AAShk], tags={GATE_71, ROUND_3, CX, I6, GATE_64, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", - " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASif, _4308b4AAShl, _4308b4AASig], tags={GATE_79, ROUND_3, RZ, I6, GATE_65, ROUND_2, RX, I7, GATE_71, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", + " [[-2.51780799e-18-4.86535026e-01j,\n", + " -6.85850166e-01-2.33613923e-17j],\n", + " [-2.26649549e-01+6.47317875e-01j,\n", + " -4.59200617e-01-1.60782850e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdz, _119073AASdE], tags={GATE_71, ROUND_3, CX, I6, GATE_64, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", + " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdz, _119073AASdF, _119073AASeA], tags={GATE_79, ROUND_3, RZ, I6, GATE_65, ROUND_2, RX, I7, GATE_71, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", " [-0.28150475+0.39682667j, 0.55939167+0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475-0.39682667j, -0.55939167+0.39682667j],\n", - " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASid, _4308b4AAShi], tags={GATE_70, ROUND_3, CX, I4, GATE_62, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", - " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASid, _4308b4AAShj, _4308b4AASie], tags={GATE_77, ROUND_3, RZ, I4, GATE_63, ROUND_2, RX, I5, GATE_70, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", + " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdx, _119073AASdC], tags={GATE_70, ROUND_3, CX, I4, GATE_62, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", + " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdx, _119073AASdD, _119073AASdy], tags={GATE_77, ROUND_3, RZ, I4, GATE_63, ROUND_2, RX, I5, GATE_70, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", " [-0.28150475+0.39682667j, 0.55939167+0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475-0.39682667j, -0.55939167+0.39682667j],\n", - " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASib, _4308b4AAShg], tags={GATE_69, ROUND_3, CX, I2, GATE_60, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", - " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASib, _4308b4AAShh, _4308b4AASic], tags={GATE_75, ROUND_3, RZ, I2, GATE_61, ROUND_2, RX, I3, GATE_69, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", + " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdv, _119073AASdA], tags={GATE_69, ROUND_3, CX, I2, GATE_60, ROUND_2, RX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861-0.j , 0. +0.68806443j],\n", + " [ 0. -0.68806443j, -0.96993861+0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdv, _119073AASdB, _119073AASdw], tags={GATE_75, ROUND_3, RZ, I2, GATE_61, ROUND_2, RX, I3, GATE_69, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", " [-0.28150475+0.39682667j, 0.55939167+0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475-0.39682667j, -0.55939167+0.39682667j],\n", - " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAShm, _4308b4AAShl], tags={GATE_43, ROUND_2, CX, I8, GATE_51, RZ, I7, GATE_57, CZ}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.68806443j, 0.96993861-0.68806443j],\n", - " [-0.96993861-0.68806443j, 0.96993861-0.68806443j]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShk, _4308b4AASgq, _4308b4AAShl], tags={GATE_50, ROUND_2, RZ, I6, GATE_36, ROUND_1, RX, I7, GATE_42, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", + " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdG, _119073AASdF], tags={GATE_43, ROUND_2, CX, I8, GATE_51, RZ, I7, GATE_57, CZ}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.96993861+0.68806443j, 0.96993861-0.68806443j],\n", + " [-0.96993861-0.68806443j, 0.96993861-0.68806443j]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdE, _119073AAScK, _119073AASdF], tags={GATE_50, ROUND_2, RZ, I6, GATE_36, ROUND_1, RX, I7, GATE_42, CX}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.55939167+0.39682667j, -0.28150475+0.39682667j],\n", " [-0.28150475+0.39682667j, 0.55939167+0.39682667j]],\n", "\n", " [[-0.28150475-0.39682667j, -0.55939167+0.39682667j],\n", - " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShm, _4308b4AASgq, _4308b4AAShn], tags={GATE_52, ROUND_2, RZ, I8, GATE_14, ROUND_1, CX, GATE_22, I7, GATE_28, CZ, GATE_37, RX, GATE_23, GATE_8, ROUND_0, H, GATE_53, I9, GATE_38, GATE_43, GATE_24, GATE_9, GATE_21, I6, GATE_6, GATE_7, GATE_13}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.5027836 +0.11370736j, -0.02428325-0.12148106j],\n", + " [-0.55939167+0.39682667j, -0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdG, _119073AAScK, _119073AASdH], tags={GATE_52, ROUND_2, RZ, I8, GATE_14, ROUND_1, CX, GATE_22, I7, GATE_28, CZ, GATE_37, RX, GATE_23, GATE_8, ROUND_0, H, GATE_53, I9, GATE_38, GATE_43, GATE_24, GATE_9, GATE_21, I6, GATE_6, GATE_7, GATE_13}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.5027836 +0.11370736j, -0.02428325-0.12148106j],\n", " [-0.02428325-0.12148106j, -0.02428325+0.01722628j]],\n", "\n", " [[ 0.02428325+0.01722628j, 0.1226808 +0.01722628j],\n", - " [-0.02428325+0.12148106j, 0.142557 +0.49537684j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYRA, _4308b4AAYQE, _4308b4AAYRB], tags={GATE_52, ROUND_2, RZ, I8, GATE_14, ROUND_1, CX, GATE_22, I7, GATE_28, CZ, GATE_37, RX, GATE_23, GATE_8, ROUND_0, H, GATE_53, I9, GATE_38, GATE_43, GATE_24, GATE_9, GATE_21, I6, GATE_6, GATE_7, GATE_13}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.5027836 -0.11370736j, -0.02428325+0.12148106j],\n", + " [-0.02428325+0.12148106j, 0.142557 +0.49537684j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYBC, _119073AAYAG, _119073AAYBD], tags={GATE_52, ROUND_2, RZ, I8, GATE_14, ROUND_1, CX, GATE_22, I7, GATE_28, CZ, GATE_37, RX, GATE_23, GATE_8, ROUND_0, H, GATE_53, I9, GATE_38, GATE_43, GATE_24, GATE_9, GATE_21, I6, GATE_6, GATE_7, GATE_13}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.5027836 -0.11370736j, -0.02428325+0.12148106j],\n", " [-0.02428325+0.12148106j, -0.02428325-0.01722628j]],\n", "\n", " [[ 0.02428325-0.01722628j, 0.1226808 -0.01722628j],\n", - " [-0.02428325-0.12148106j, 0.142557 -0.49537684j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShh, _4308b4AAShi, _4308b4AAShg], tags={GATE_47, ROUND_2, RZ, I3, GATE_55, CZ, I4, GATE_41, CX, GATE_33, ROUND_1, RX, GATE_12, GATE_18, GATE_26, GATE_19, GATE_4, ROUND_0, H, GATE_5, I5, GATE_46, I2, GATE_32, GATE_40, GATE_17, GATE_2, GATE_3, GATE_11}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.53798078+3.63434853e-01j, 0.28016385+0.00000000e+00j],\n", + " [-0.02428325-0.12148106j, 0.142557 -0.49537684j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdB, _119073AASdC, _119073AASdA], tags={GATE_47, ROUND_2, RZ, I3, GATE_55, CZ, I4, GATE_41, CX, GATE_33, ROUND_1, RX, GATE_12, GATE_18, GATE_26, GATE_19, GATE_4, ROUND_0, H, GATE_5, I5, GATE_46, I2, GATE_32, GATE_40, GATE_17, GATE_2, GATE_3, GATE_11}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.53798078+3.63434853e-01j, 0.28016385-2.68095775e-17j],\n", " [ 0.09258438+2.64423745e-01j, -0.16523255+6.27858598e-01j]],\n", "\n", - " [[-0.28016385+8.32667268e-17j, -0.64718797-5.15358662e-02j],\n", - " [-0.16523255+6.27858598e-01j, 0.09258438-2.64423745e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAShj, _4308b4AAShk, _4308b4AAShi], tags={GATE_49, ROUND_2, RZ, I5, GATE_56, CZ, I6, GATE_42, CX, GATE_35, ROUND_1, RX, GATE_13, GATE_20, GATE_27, GATE_21, GATE_6, ROUND_0, H, GATE_7, I7, GATE_48, I4, GATE_34, GATE_41, GATE_19, GATE_4, GATE_5, GATE_12}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.53798078+3.63434853e-01j, 0.28016385+0.00000000e+00j],\n", + " [[-0.28016385+7.81422312e-17j, -0.64718797-5.15358662e-02j],\n", + " [-0.16523255+6.27858598e-01j, 0.09258438-2.64423745e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdD, _119073AASdE, _119073AASdC], tags={GATE_49, ROUND_2, RZ, I5, GATE_56, CZ, I6, GATE_42, CX, GATE_35, ROUND_1, RX, GATE_13, GATE_20, GATE_27, GATE_21, GATE_6, ROUND_0, H, GATE_7, I7, GATE_48, I4, GATE_34, GATE_41, GATE_19, GATE_4, GATE_5, GATE_12}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.53798078+3.63434853e-01j, 0.28016385-2.68095775e-17j],\n", " [ 0.09258438+2.64423745e-01j, -0.16523255+6.27858598e-01j]],\n", "\n", - " [[-0.28016385+8.32667268e-17j, -0.64718797-5.15358662e-02j],\n", - " [-0.16523255+6.27858598e-01j, 0.09258438-2.64423745e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYQv, _4308b4AAYQw, _4308b4AAYQu], tags={GATE_47, ROUND_2, RZ, I3, GATE_55, CZ, I4, GATE_41, CX, GATE_33, ROUND_1, RX, GATE_12, GATE_18, GATE_26, GATE_19, GATE_4, ROUND_0, H, GATE_5, I5, GATE_46, I2, GATE_32, GATE_40, GATE_17, GATE_2, GATE_3, GATE_11}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.53798078-3.63434853e-01j, 0.28016385+0.00000000e+00j],\n", + " [[-0.28016385+7.81422312e-17j, -0.64718797-5.15358662e-02j],\n", + " [-0.16523255+6.27858598e-01j, 0.09258438-2.64423745e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYAx, _119073AAYAy, _119073AAYAw], tags={GATE_47, ROUND_2, RZ, I3, GATE_55, CZ, I4, GATE_41, CX, GATE_33, ROUND_1, RX, GATE_12, GATE_18, GATE_26, GATE_19, GATE_4, ROUND_0, H, GATE_5, I5, GATE_46, I2, GATE_32, GATE_40, GATE_17, GATE_2, GATE_3, GATE_11}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.53798078-3.63434853e-01j, 0.28016385+2.68095775e-17j],\n", " [ 0.09258438-2.64423745e-01j, -0.16523255-6.27858598e-01j]],\n", "\n", - " [[-0.28016385-8.32667268e-17j, -0.64718797+5.15358662e-02j],\n", - " [-0.16523255-6.27858598e-01j, 0.09258438+2.64423745e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYQx, _4308b4AAYQy, _4308b4AAYQw], tags={GATE_49, ROUND_2, RZ, I5, GATE_56, CZ, I6, GATE_42, CX, GATE_35, ROUND_1, RX, GATE_13, GATE_20, GATE_27, GATE_21, GATE_6, ROUND_0, H, GATE_7, I7, GATE_48, I4, GATE_34, GATE_41, GATE_19, GATE_4, GATE_5, GATE_12}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.53798078-3.63434853e-01j, 0.28016385+0.00000000e+00j],\n", + " [[-0.28016385-7.81422312e-17j, -0.64718797+5.15358662e-02j],\n", + " [-0.16523255-6.27858598e-01j, 0.09258438+2.64423745e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYAz, _119073AAYBA, _119073AAYAy], tags={GATE_49, ROUND_2, RZ, I5, GATE_56, CZ, I6, GATE_42, CX, GATE_35, ROUND_1, RX, GATE_13, GATE_20, GATE_27, GATE_21, GATE_6, ROUND_0, H, GATE_7, I7, GATE_48, I4, GATE_34, GATE_41, GATE_19, GATE_4, GATE_5, GATE_12}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.53798078-3.63434853e-01j, 0.28016385+2.68095775e-17j],\n", " [ 0.09258438-2.64423745e-01j, -0.16523255-6.27858598e-01j]],\n", "\n", - " [[-0.28016385-8.32667268e-17j, -0.64718797+5.15358662e-02j],\n", - " [-0.16523255-6.27858598e-01j, 0.09258438+2.64423745e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASmN, _4308b4AAYVc, _4308b4AAYUh], tags={GATE_197, ROUND_7, RZ, I8, GATE_198, I9, GATE_183, ROUND_6, RX, GATE_188, CX, GATE_212, GATE_217, ROUND_8, GATE_227, GATE_241, GATE_251, ROUND_9, H}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.90588793e-01+5.44327281e-01j,\n", + " [[-0.28016385-7.81422312e-17j, -0.64718797+5.15358662e-02j],\n", + " [-0.16523255-6.27858598e-01j, 0.09258438+2.64423745e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAShh, _119073AAYFe, _119073AAYEj], tags={GATE_197, ROUND_7, RZ, I8, GATE_198, I9, GATE_183, ROUND_6, RX, GATE_188, CX, GATE_212, GATE_217, ROUND_8, GATE_227, GATE_241, GATE_251, ROUND_9, H}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-1.90588793e-01+5.44327281e-01j,\n", " 3.86140152e-01+1.35201722e-01j],\n", - " [ 4.01478097e-18+4.09125559e-01j,\n", - " -5.76728946e-01+5.65948605e-18j]],\n", + " [ 2.11721571e-18+4.09125559e-01j,\n", + " -5.76728946e-01-1.96445111e-17j]],\n", "\n", - " [[-4.01478097e-18-4.09125559e-01j,\n", - " 5.76728946e-01-5.65948605e-18j],\n", + " [[ 2.11721571e-18-4.09125559e-01j,\n", + " 5.76728946e-01-1.96445111e-17j],\n", " [ 1.90588793e-01+5.44327281e-01j,\n", - " 3.86140152e-01-1.35201722e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASmN, _4308b4AASlS], tags={GATE_188, ROUND_7, CX, I8, GATE_182, ROUND_6, RX, GATE_217, ROUND_8, GATE_211, GATE_212, I9, GATE_227, RZ, GATE_241, GATE_251, ROUND_9, H, GATE_226, GATE_240, GATE_250, GATE_231, CZ, I7, GATE_225}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.9407809 -0.66738026j, 0.47343266+0.66738026j],\n", - " [-0.47343266-0.66738026j, -0.9407809 +0.66738026j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASmN, _4308b4AAYUg], tags={GATE_188, ROUND_7, CX, I8, GATE_182, ROUND_6, RX, GATE_196, RZ, I7, GATE_202, CZ}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[-0.96993861+0.j , 0. +0.68806443j],\n", - " [-0. -0.68806443j, 0.96993861-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYUf, _4308b4AAYUg], tags={GATE_167, ROUND_6, RZ, I7, GATE_173, CZ, I8, GATE_195, ROUND_7, I6, GATE_181, RX, GATE_187, CX, GATE_210, GATE_216, ROUND_8, GATE_224, GATE_238, GATE_248, ROUND_9, H, GATE_225, GATE_239, GATE_249, GATE_226, GATE_231, GATE_196, GATE_202}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[-0.62892738+0.44615459j, -0.62892738+0.44615459j],\n", - " [-0.62892738-0.44615459j, 0.62892738+0.44615459j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASlQ, _4308b4AASkV], tags={GATE_158, ROUND_6, CX, I6, GATE_151, ROUND_5, RX, GATE_187, ROUND_7, GATE_180, GATE_195, RZ, GATE_181, I7, GATE_210, GATE_216, ROUND_8, GATE_224, GATE_238, GATE_248, ROUND_9, H, GATE_225, GATE_239, GATE_249, GATE_226, I8, GATE_231, CZ, GATE_196, GATE_202, GATE_209, GATE_230, I5, GATE_223, GATE_194, GATE_201, GATE_208, GATE_215, GATE_222, I4, GATE_236, GATE_246, GATE_237, GATE_247}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 1.15345789e+00+1.17644033e-16j, -8.34554623e-17+8.18251118e-01j],\n", - " [ 1.18707911e-16-8.18251118e-01j, -1.15345789e+00-1.67338087e-16j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASlQ, _4308b4AAYTj], tags={GATE_158, ROUND_6, CX, I6, GATE_151, ROUND_5, RX, GATE_165, RZ, I5, GATE_172, CZ}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[-0.96993861+0.j , 0. +0.68806443j],\n", - " [-0. -0.68806443j, 0.96993861-0.j ]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASkU, _4308b4AASkV], tags={GATE_136, ROUND_5, RZ, I5, GATE_143, CZ, I6, GATE_164, ROUND_6, I4, GATE_150, RX, GATE_157, CX, GATE_193, ROUND_7, GATE_179, GATE_186, GATE_194, GATE_201, GATE_208, GATE_215, ROUND_8, GATE_222, GATE_236, GATE_246, ROUND_9, H, GATE_223, GATE_237, GATE_247, GATE_224, GATE_230, GATE_165, GATE_172}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.61545076+0.43659441j, 0.61545076+0.43659441j],\n", - " [ 0.61545076-0.43659441j, -0.61545076+0.43659441j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYTh, _4308b4AAYSm], tags={GATE_128, ROUND_5, CX, I4, GATE_120, ROUND_4, RX, GATE_157, ROUND_6, GATE_149, GATE_164, RZ, GATE_150, I5, GATE_193, ROUND_7, GATE_179, GATE_186, GATE_194, GATE_201, CZ, I6, GATE_208, GATE_215, ROUND_8, GATE_222, GATE_236, GATE_246, ROUND_9, H, GATE_223, GATE_237, GATE_247, GATE_224, GATE_230, GATE_165, GATE_172, GATE_178, GATE_192, I3, GATE_200, GATE_206, GATE_214, GATE_220, I2, GATE_234, GATE_244, GATE_221, GATE_235, GATE_245, GATE_229, GATE_207, GATE_163, GATE_171, GATE_191, GATE_177, GATE_185}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 1.15345789e+00+1.09196947e-16j, 7.74631870e-17-8.18251118e-01j],\n", - " [-8.68018733e-17+8.18251118e-01j, -1.15345789e+00-1.22361343e-16j]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYTh, _4308b4AAYSn, _4308b4AASkU], tags={GATE_135, ROUND_5, RZ, I4, GATE_121, ROUND_4, RX, I5, GATE_128, CX, GATE_134, I3, GATE_142, CZ}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.55939167+0.39682667j, 0.28150475+0.39682667j],\n", + " 3.86140152e-01-1.35201722e-01j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAShh, _119073AASgm], tags={GATE_188, ROUND_7, CX, I8, GATE_182, ROUND_6, RX, GATE_217, ROUND_8, GATE_211, GATE_212, I9, GATE_227, RZ, GATE_241, GATE_251, ROUND_9, H, GATE_226, GATE_240, GATE_250, GATE_231, CZ, I7, GATE_225}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.9407809 -0.66738026j, 0.47343266+0.66738026j],\n", + " [-0.47343266-0.66738026j, -0.9407809 +0.66738026j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAShh, _119073AAYEi], tags={GATE_188, ROUND_7, CX, I8, GATE_182, ROUND_6, RX, GATE_196, RZ, I7, GATE_202, CZ}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[-9.69938606e-01+0.00000000e+00j, 0.00000000e+00+6.88064432e-01j],\n", + " [-5.07964202e-18-6.88064432e-01j, 9.69938606e-01-7.16058072e-18j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYEh, _119073AAYEi], tags={GATE_167, ROUND_6, RZ, I7, GATE_173, CZ, I8, GATE_195, ROUND_7, I6, GATE_181, RX, GATE_187, CX, GATE_210, GATE_216, ROUND_8, GATE_224, GATE_238, GATE_248, ROUND_9, H, GATE_225, GATE_239, GATE_249, GATE_226, GATE_231, GATE_196, GATE_202}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[-0.62892738+0.44615459j, -0.62892738+0.44615459j],\n", + " [-0.62892738-0.44615459j, 0.62892738+0.44615459j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASgk, _119073AASfp], tags={GATE_158, ROUND_6, CX, I6, GATE_151, ROUND_5, RX, GATE_187, ROUND_7, GATE_180, GATE_195, RZ, GATE_181, I7, GATE_210, GATE_216, ROUND_8, GATE_224, GATE_238, GATE_248, ROUND_9, H, GATE_225, GATE_239, GATE_249, GATE_226, I8, GATE_231, CZ, GATE_196, GATE_202, GATE_209, GATE_230, I5, GATE_223, GATE_194, GATE_201, GATE_208, GATE_215, GATE_222, I4, GATE_236, GATE_246, GATE_237, GATE_247}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 1.15345789e+00-5.31640927e-17j, 3.77140584e-17+8.18251118e-01j],\n", + " [-4.66651456e-17-8.18251118e-01j, -1.15345789e+00+6.57821044e-17j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASgk, _119073AAYDl], tags={GATE_158, ROUND_6, CX, I6, GATE_151, ROUND_5, RX, GATE_165, RZ, I5, GATE_172, CZ}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[-9.69938606e-01+0.00000000e+00j, 0.00000000e+00+6.88064432e-01j],\n", + " [ 5.07964202e-18-6.88064432e-01j, 9.69938606e-01+7.16058072e-18j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASfo, _119073AASfp], tags={GATE_136, ROUND_5, RZ, I5, GATE_143, CZ, I6, GATE_164, ROUND_6, I4, GATE_150, RX, GATE_157, CX, GATE_193, ROUND_7, GATE_179, GATE_186, GATE_194, GATE_201, GATE_208, GATE_215, ROUND_8, GATE_222, GATE_236, GATE_246, ROUND_9, H, GATE_223, GATE_237, GATE_247, GATE_224, GATE_230, GATE_165, GATE_172}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.61545076+0.43659441j, 0.61545076+0.43659441j],\n", + " [ 0.61545076-0.43659441j, -0.61545076+0.43659441j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYDj, _119073AAYCo], tags={GATE_128, ROUND_5, CX, I4, GATE_120, ROUND_4, RX, GATE_157, ROUND_6, GATE_149, GATE_164, RZ, GATE_150, I5, GATE_193, ROUND_7, GATE_179, GATE_186, GATE_194, GATE_201, CZ, I6, GATE_208, GATE_215, ROUND_8, GATE_222, GATE_236, GATE_246, ROUND_9, H, GATE_223, GATE_237, GATE_247, GATE_224, GATE_230, GATE_165, GATE_172, GATE_178, GATE_192, I3, GATE_200, GATE_206, GATE_214, GATE_220, I2, GATE_234, GATE_244, GATE_221, GATE_235, GATE_245, GATE_229, GATE_207, GATE_163, GATE_171, GATE_191, GATE_177, GATE_185}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 1.15345789e+00-6.10152182e-17j, -4.32835657e-17-8.18251118e-01j],\n", + " [ 5.45687982e-17+8.18251118e-01j, -1.15345789e+00+7.69235868e-17j]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYDj, _119073AAYCp, _119073AASfo], tags={GATE_135, ROUND_5, RZ, I4, GATE_121, ROUND_4, RX, I5, GATE_128, CX, GATE_134, I3, GATE_142, CZ}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.55939167+0.39682667j, 0.28150475+0.39682667j],\n", " [ 0.28150475+0.39682667j, -0.55939167+0.39682667j]],\n", "\n", " [[ 0.28150475-0.39682667j, 0.55939167+0.39682667j],\n", - " [ 0.55939167+0.39682667j, 0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASjX, _4308b4AASjY], tags={GATE_105, ROUND_4, RZ, I3, GATE_113, CZ, I4, GATE_133, ROUND_5, I2, GATE_119, RX, GATE_127, CX, GATE_162, ROUND_6, GATE_148, GATE_156, GATE_163, GATE_171, GATE_191, ROUND_7, GATE_177, GATE_185, GATE_192, GATE_200, GATE_206, GATE_214, ROUND_8, GATE_220, GATE_234, GATE_244, ROUND_9, H, GATE_221, GATE_235, GATE_245, GATE_222, GATE_229, GATE_134, GATE_142}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.61212697+0.43423655j, 0.61212697+0.43423655j],\n", - " [ 0.61212697-0.43423655j, -0.61212697+0.43423655j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AAYSk, _4308b4AAYRp], tags={GATE_98, ROUND_4, CX, I2, GATE_89, ROUND_3, RX, GATE_127, ROUND_5, GATE_118, GATE_133, RZ, GATE_119, I3, GATE_162, ROUND_6, GATE_148, GATE_156, GATE_163, GATE_171, CZ, I4, GATE_191, ROUND_7, GATE_177, GATE_185, GATE_192, GATE_200, GATE_206, GATE_214, ROUND_8, GATE_220, GATE_234, GATE_244, ROUND_9, H, GATE_221, GATE_235, GATE_245, GATE_222, GATE_229, GATE_134, GATE_142, GATE_132, I1, GATE_141, GATE_160, I0, GATE_146, GATE_155, GATE_161, GATE_170, GATE_189, GATE_175, GATE_184, GATE_190, GATE_199, GATE_219, GATE_233, GATE_243, GATE_204, GATE_213, GATE_218, GATE_228, GATE_147, GATE_176, GATE_205}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 1.02947075e+00+8.11659202e-17j, 5.75782657e-17-7.30295919e-01j],\n", - " [-1.14416552e-16+7.30295919e-01j, -1.02947075e+00-1.61288719e-16j]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AAYSk, _4308b4AAYRq, _4308b4AASjX], tags={GATE_104, ROUND_4, RZ, I2, GATE_90, ROUND_3, RX, I3, GATE_98, CX, GATE_103, I1, GATE_112, CZ}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.55939167+0.39682667j, 0.28150475+0.39682667j],\n", + " [ 0.55939167+0.39682667j, 0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASer, _119073AASes], tags={GATE_105, ROUND_4, RZ, I3, GATE_113, CZ, I4, GATE_133, ROUND_5, I2, GATE_119, RX, GATE_127, CX, GATE_162, ROUND_6, GATE_148, GATE_156, GATE_163, GATE_171, GATE_191, ROUND_7, GATE_177, GATE_185, GATE_192, GATE_200, GATE_206, GATE_214, ROUND_8, GATE_220, GATE_234, GATE_244, ROUND_9, H, GATE_221, GATE_235, GATE_245, GATE_222, GATE_229, GATE_134, GATE_142}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 0.61212697+0.43423655j, 0.61212697+0.43423655j],\n", + " [ 0.61212697-0.43423655j, -0.61212697+0.43423655j]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AAYCm, _119073AAYBr], tags={GATE_98, ROUND_4, CX, I2, GATE_89, ROUND_3, RX, GATE_127, ROUND_5, GATE_118, GATE_133, RZ, GATE_119, I3, GATE_162, ROUND_6, GATE_148, GATE_156, GATE_163, GATE_171, CZ, I4, GATE_191, ROUND_7, GATE_177, GATE_185, GATE_192, GATE_200, GATE_206, GATE_214, ROUND_8, GATE_220, GATE_234, GATE_244, ROUND_9, H, GATE_221, GATE_235, GATE_245, GATE_222, GATE_229, GATE_134, GATE_142, GATE_132, I1, GATE_141, GATE_160, I0, GATE_146, GATE_155, GATE_161, GATE_170, GATE_189, GATE_175, GATE_184, GATE_190, GATE_199, GATE_219, GATE_233, GATE_243, GATE_204, GATE_213, GATE_218, GATE_228, GATE_147, GATE_176, GATE_205}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[ 1.02947075e+00+1.00729510e-17j, 7.14564743e-18-7.30295919e-01j],\n", + " [-1.41994610e-17+7.30295919e-01j, -1.02947075e+00-2.00164473e-17j]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AAYCm, _119073AAYBs, _119073AASer], tags={GATE_104, ROUND_4, RZ, I2, GATE_90, ROUND_3, RX, I3, GATE_98, CX, GATE_103, I1, GATE_112, CZ}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[-0.55939167+0.39682667j, 0.28150475+0.39682667j],\n", " [ 0.28150475+0.39682667j, -0.55939167+0.39682667j]],\n", "\n", " [[ 0.28150475-0.39682667j, 0.55939167+0.39682667j],\n", - " [ 0.55939167+0.39682667j, 0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_4308b4AASia, _4308b4AAYQu, _4308b4AAShg], tags={GATE_97, ROUND_4, CX, I0, GATE_87, ROUND_3, RX, GATE_73, RZ, GATE_59, ROUND_2, I1, GATE_68, GATE_45, GATE_54, CZ, I2, GATE_40, GATE_31, ROUND_1, GATE_11, GATE_39, GATE_16, GATE_25, GATE_30, GATE_10, GATE_0, ROUND_0, H, GATE_1, GATE_15, GATE_29, GATE_44, GATE_58, GATE_17, GATE_2, GATE_3, I3, GATE_126, ROUND_5, GATE_116, GATE_155, ROUND_6, GATE_145, GATE_184, ROUND_7, GATE_174, GATE_213, ROUND_8, GATE_203, GATE_218, GATE_232, GATE_242, ROUND_9, GATE_219, GATE_233, GATE_243, GATE_204, GATE_220, GATE_228, GATE_189, GATE_175, GATE_190, GATE_199, GATE_160, GATE_146, GATE_161, GATE_170, GATE_131, GATE_117, GATE_132, GATE_141, GATE_156, GATE_147, GATE_185, GATE_176, GATE_214, GATE_205, GATE_206, GATE_234, GATE_244, GATE_221, GATE_235, GATE_245, GATE_222, I4, GATE_229, GATE_191, GATE_177, GATE_192, GATE_200, GATE_162, GATE_148, GATE_163, GATE_171, GATE_102, GATE_88, GATE_103, GATE_112}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.9367917 -0.66455036j, -0.01811946-0.44375959j],\n", + " [ 0.55939167+0.39682667j, 0.28150475-0.39682667j]]])
Tensor(shape=(2, 2, 2), inds=[_119073AASdu, _119073AAYAw, _119073AASdA], tags={GATE_97, ROUND_4, CX, I0, GATE_87, ROUND_3, RX, GATE_73, RZ, GATE_59, ROUND_2, I1, GATE_68, GATE_45, GATE_54, CZ, I2, GATE_40, GATE_31, ROUND_1, GATE_11, GATE_39, GATE_16, GATE_25, GATE_30, GATE_10, GATE_0, ROUND_0, H, GATE_1, GATE_15, GATE_29, GATE_44, GATE_58, GATE_17, GATE_2, GATE_3, I3, GATE_126, ROUND_5, GATE_116, GATE_155, ROUND_6, GATE_145, GATE_184, ROUND_7, GATE_174, GATE_213, ROUND_8, GATE_203, GATE_218, GATE_232, GATE_242, ROUND_9, GATE_219, GATE_233, GATE_243, GATE_204, GATE_220, GATE_228, GATE_189, GATE_175, GATE_190, GATE_199, GATE_160, GATE_146, GATE_161, GATE_170, GATE_131, GATE_117, GATE_132, GATE_141, GATE_156, GATE_147, GATE_185, GATE_176, GATE_214, GATE_205, GATE_206, GATE_234, GATE_244, GATE_221, GATE_235, GATE_245, GATE_222, I4, GATE_229, GATE_191, GATE_177, GATE_192, GATE_200, GATE_162, GATE_148, GATE_163, GATE_171, GATE_102, GATE_88, GATE_103, GATE_112}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[[ 0.9367917 -0.66455036j, -0.01811946-0.44375959j],\n", " [ 0.41284054+0.16374854j, 0.30657993-0.21748464j]],\n", "\n", " [[ 0.4201327 -0.2980378j , -0.3613847 -0.56550071j],\n", - " [ 0.41430484+0.52795972j, 1.05034446-0.74510352j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_4308b4AASia, _4308b4AASib], tags={GATE_74, ROUND_3, RZ, I1, GATE_83, CZ, I2, GATE_102, ROUND_4, I0, GATE_88, RX, GATE_97, CX, GATE_131, ROUND_5, GATE_117, GATE_126, GATE_132, GATE_141, GATE_160, ROUND_6, GATE_146, GATE_155, GATE_161, GATE_170, GATE_189, ROUND_7, GATE_175, GATE_184, GATE_190, GATE_199, GATE_219, ROUND_8, GATE_233, GATE_243, ROUND_9, H, GATE_204, GATE_213, GATE_218, GATE_220, GATE_228, GATE_156, GATE_147, GATE_185, GATE_176, GATE_214, GATE_205, GATE_206, I3, GATE_234, GATE_244, GATE_221, GATE_235, GATE_245, GATE_222, I4, GATE_229, GATE_191, GATE_177, GATE_192, GATE_200, GATE_162, GATE_148, GATE_163, GATE_171, GATE_103, GATE_112}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[-0.21325027+0.74103163j, -0.21325027+0.74103163j],\n", + " [ 0.41430484+0.52795972j, 1.05034446-0.74510352j]]])
Tensor(shape=(2, 2), inds=[_119073AASdu, _119073AASdv], tags={GATE_74, ROUND_3, RZ, I1, GATE_83, CZ, I2, GATE_102, ROUND_4, I0, GATE_88, RX, GATE_97, CX, GATE_131, ROUND_5, GATE_117, GATE_126, GATE_132, GATE_141, GATE_160, ROUND_6, GATE_146, GATE_155, GATE_161, GATE_170, GATE_189, ROUND_7, GATE_175, GATE_184, GATE_190, GATE_199, GATE_219, ROUND_8, GATE_233, GATE_243, ROUND_9, H, GATE_204, GATE_213, GATE_218, GATE_220, GATE_228, GATE_156, GATE_147, GATE_185, GATE_176, GATE_214, GATE_205, GATE_206, I3, GATE_234, GATE_244, GATE_221, GATE_235, GATE_245, GATE_222, I4, GATE_229, GATE_191, GATE_177, GATE_192, GATE_200, GATE_162, GATE_148, GATE_163, GATE_171, GATE_103, GATE_112}),backend=numpy, dtype=complex128, data=array([[-0.21325027+0.74103163j, -0.21325027+0.74103163j],\n", " [ 0.62892738+0.44615459j, -0.62892738-0.44615459j]])
" ], "text/plain": [ "TensorNetworkGen(tensors=87, indices=67)" ] }, - "execution_count": 34, + "execution_count": 33, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -63022,16 +54577,16 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 35, + "execution_count": 34, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "0.999999999999958" + "0.99999999999996" ] }, - "execution_count": 35, + "execution_count": 34, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -63077,7 +54632,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 36, + "execution_count": 35, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -63099,16 +54654,16 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 37, + "execution_count": 36, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "210320.0" + "222176" ] }, - "execution_count": 37, + "execution_count": 36, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -63133,14 +54688,14 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 38, + "execution_count": 37, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ - "31.7 ms ± 3.7 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)\n" + "43.8 ms ± 713 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)\n" ] } ], @@ -63158,14 +54713,14 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 40, + "execution_count": 38, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ - "3.85 ms ± 750 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n" + "3.73 ms ± 137 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n" ] } ], @@ -63192,16 +54747,16 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 41, + "execution_count": 39, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "210320.0" + "222176" ] }, - "execution_count": 41, + "execution_count": 39, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -63229,16 +54784,16 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 42, + "execution_count": 40, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "0.040353242863719004" + "0.04035324286371912" ] }, - "execution_count": 42, + "execution_count": 40, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -63249,16 +54804,16 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 43, + "execution_count": 41, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "0.040353242863719004" + "0.04035324286371912" ] }, - "execution_count": 43, + "execution_count": 41, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -63302,23 +54857,23 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 45, + "execution_count": 42, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ - "log2[SIZE]: 10.00 log10[FLOPs]: 4.69: 100%|██████████████████████████████████████| 16/16 [00:05<00:00, 2.68it/s]\n" + "F=4.64 C=5.94 S=10.00 P=11.63: 100%|██████████| 16/16 [00:09<00:00, 1.65it/s]\n" ] }, { "data": { "text/plain": [ - "{'flops': 49460, 'write': 16805, 'size': 1024}" + "{'flops': 43442, 'write': 12995, 'size': 1024}" ] }, - "execution_count": 45, + "execution_count": 42, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -63352,14 +54907,14 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 47, + "execution_count": 43, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ - "27.9 ms ± 1.79 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)\n" + "40.7 ms ± 1.25 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)\n" ] } ], @@ -63385,7 +54940,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 49, + "execution_count": 44, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -63399,11 +54954,11 @@ " \n", " \n", " \n", - " 2023-11-29T16:08:01.199217\n", + " 2024-08-19T07:33:13.983561\n", " image/svg+xml\n", " \n", " \n", - " Matplotlib v3.8.1, https://matplotlib.org/\n", + " Matplotlib v3.9.1, https://matplotlib.org/\n", " \n", " \n", " \n", @@ -63424,4561 +54979,4595 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -67992,23 +59581,23 @@ "\" style=\"fill: none\"/>\n", " \n", " \n", + "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAoAAAD6CAYAAACYoNakAAABKElEQVR4nO2ZQQ7DMAgESeX/v7W3XmrcH1SDtAhhO2e0Y2DBifJ8vu9l4BnLUJwNGBdQDARCtK0T0YEWlqEXRL8gOcNm2OGegD7SFA12TyWaDxeKiyjutB8DdeywpOo2hdyPCWhG3suP+mt4OAqLoU9U9ITrgyrqN0Wd4vXj30D+RnqkH7l71gMDqaI3UAzYjKKp4sTJ0EB9rzsoHurHFslsZDP+OsPnGirqdw/vNb80y9AZyZSZIkGRCQYUp9ftHl4eOZoJ5iSjd4/8Qxyj4SEz0FiRnvEWXKTIzwjRfgv+N1BecP5JKs/ap77gdZ2R26zFkqqcQqpYl7V+ZgKbQq64kx/5cNX5Ef/xMdjsYTSZBDRW5GeUo3HgnHL0baEEfeuoQfMzitE/3jDyuVnOBisAAAAASUVORK5CYII=\" id=\"image79a6abb20e\" transform=\"scale(1 -1) translate(0 -180)\" x=\"34.56\" y=\"-54\" width=\"7.2\" height=\"180\"/>\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", + "\" clip-path=\"url(#p0cd965f2e3)\" style=\"fill: none; stroke: #808080; stroke-opacity: 0.1; stroke-width: 0.8; stroke-linecap: square\"/>\n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -68045,11 +59634,11 @@ " \n", " \n", + "\" clip-path=\"url(#p0cd965f2e3)\" style=\"fill: none; stroke: #808080; stroke-opacity: 0.1; stroke-width: 0.8; stroke-linecap: square\"/>\n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -68089,11 +59678,11 @@ " \n", " \n", + "\" clip-path=\"url(#p0cd965f2e3)\" style=\"fill: none; stroke: #808080; stroke-opacity: 0.1; stroke-width: 0.8; stroke-linecap: square\"/>\n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -68128,11 +59717,11 @@ " \n", " \n", + "\" clip-path=\"url(#p0cd965f2e3)\" style=\"fill: none; stroke: #808080; stroke-opacity: 0.1; stroke-width: 0.8; stroke-linecap: square\"/>\n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -68178,11 +59767,11 @@ " \n", " \n", + "\" clip-path=\"url(#p0cd965f2e3)\" style=\"fill: none; stroke: #808080; stroke-opacity: 0.1; stroke-width: 0.8; stroke-linecap: square\"/>\n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -68237,11 +59826,11 @@ " \n", " \n", + "\" clip-path=\"url(#p0cd965f2e3)\" style=\"fill: none; stroke: #808080; stroke-opacity: 0.1; stroke-width: 0.8; stroke-linecap: square\"/>\n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -68271,110 +59860,110 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -68559,23 +60148,23 @@ "\" style=\"fill: none\"/>\n", " \n", " \n", + "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAoAAAD6CAYAAACYoNakAAAA/UlEQVR4nO2W0Q3EMAxCXSn7T3Yj9eLboHqR6CEn7jcCg0nSK/OTAb4RiXAxIiYEOhkpMAtIOxl9KyzRRz1wpzOjr1k3XMS40/1YoOFZoeFO6T4KGmkKnL7bTJ/j9EnzGY2By+PhgXcpJNId+J+B3AzCLc3oYzS61kv7zECctxTsEBYpbrt+BGLX+My8wLiVmQqMNmn4A1Aknm+Xojhj4uLSq5kz8gdJLu00o2bUu+btKWFGPuNW7ZEz8sB5jhA46YOUcUEgnpECYToxMuUzMtyC9IIZtfSCGQic+sD5ZtTSzprJ++jczE59hPfoG0C+6yOBt0+6N3MO8Mhd/wBuCamaxZQfuAAAAABJRU5ErkJggg==\" id=\"imagec05e0fc1ef\" transform=\"scale(1 -1) translate(0 -180)\" x=\"401.76\" y=\"-54\" width=\"7.2\" height=\"180\"/>\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", + "\" clip-path=\"url(#p1631f8e2ef)\" style=\"fill: none; stroke: #808080; stroke-opacity: 0.1; stroke-width: 0.8; stroke-linecap: square\"/>\n", " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -68598,18 +60187,18 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -68665,18 +60254,18 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -68685,18 +60274,18 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -68705,18 +60294,18 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -68725,18 +60314,18 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -68800,229 +60389,208 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -69114,13 +60682,13 @@ " \n", " \n", " \n", - " \n", - " \n", + " \n", + " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", - " \n", + " \n", " \n", " \n", " \n", @@ -69141,7 +60709,7 @@ "(
, )" ] }, - "execution_count": 49, + "execution_count": 44, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -69173,16 +60741,16 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 50, + "execution_count": 45, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "{4, 8}" + "{2, 4, 8}" ] }, - "execution_count": 50, + "execution_count": 45, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -69219,23 +60787,23 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 49, + "execution_count": 46, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ - "0010111011\n", - "1001010001\n", - "1001000011\n", - "0001110010\n", + "1011111001\n", + "1101000001\n", + "1000100011\n", + "0011101000\n", + "0010100101\n", + "1100001101\n", "1111011010\n", - "0010001000\n", - "0100010101\n", - "0111101001\n", - "0111100001\n", - "1010010010\n" + "0001111101\n", + "0111001001\n", + "1001000000\n" ] } ], diff --git a/quimb/tensor/circuit.py b/quimb/tensor/circuit.py index 5723a5a3..16a17232 100644 --- a/quimb/tensor/circuit.py +++ b/quimb/tensor/circuit.py @@ -31,7 +31,7 @@ from ..utils import progbar as _progbar from . import array_ops as ops from .tensor_1d import Dense1D, MatrixProductOperator -from .tensor_arbgeom import TensorNetworkGenVector, TensorNetworkGenOperator +from .tensor_arbgeom import TensorNetworkGenOperator, TensorNetworkGenVector from .tensor_builder import ( HTN_CP_operator_from_products, MPO_identity_like, @@ -809,6 +809,36 @@ def givens_param_gen(params): register_param_gate("GIVENS", givens_param_gen, num_qubits=2) +def givens2_param_gen(params): + theta, phi = params[0], params[1] + + with backend_like(theta): + # get a real backend zero + zero = 0.0 * theta + + a = do("complex", do("cos", theta), zero) + b = do("exp", do("complex", zero, phi)) * do( + "complex", do("sin", theta), zero + ) + b_conj = do("exp", do("complex", zero, -phi)) * do( + "complex", do("sin", theta), zero + ) + + # get a complex backend zero and backend one + zero = do("complex", zero, zero) + one = zero + 1.0 + + data = ( + (((one, zero), (zero, zero)), ((zero, a), (-b, zero))), + (((zero, b_conj), (a, zero)), ((zero, zero), (zero, one))), + ) + + return recursive_stack(data) + + +register_param_gate("GIVENS2", givens2_param_gen, num_qubits=2) + + def rxx_param_gen(params): r"""Parametrized two qubit XX-rotation. @@ -2167,6 +2197,20 @@ def givens( **kwargs, ) + def givens2( + self, theta, phi, i, j, gate_round=None, parametrize=False, **kwargs + ): + self.apply_gate( + "GIVENS2", + theta, + phi, + i, + j, + gate_round=gate_round, + parametrize=parametrize, + **kwargs, + ) + def rxx(self, theta, i, j, gate_round=None, parametrize=False, **kwargs): self.apply_gate( "RXX", diff --git a/tests/test_tensor/test_circuit.py b/tests/test_tensor/test_circuit.py index b740f9b9..11533aa9 100644 --- a/tests/test_tensor/test_circuit.py +++ b/tests/test_tensor/test_circuit.py @@ -269,7 +269,8 @@ def test_all_gate_methods(self, Circ): ("cu1", 2, 1), ("fsim", 2, 2), ("fsimg", 2, 5), - ("rzz", 2, 1), + ("givens", 2, 1), + ("givens2", 2, 2), ("su4", 2, 15), ] random.shuffle(g_nq_np) diff --git a/tests/test_tensor/test_optimizers.py b/tests/test_tensor/test_optimizers.py index 2177b85a..b2bb3f97 100644 --- a/tests/test_tensor/test_optimizers.py +++ b/tests/test_tensor/test_optimizers.py @@ -242,6 +242,7 @@ def test_every_parametrized_gate(backend): circ.fsim(*qu.randn(2), 0, 1, parametrize=True, tags=["OPTIMIZE"]) circ.fsimg(*qu.randn(5), 1, 0, parametrize=True, tags=["OPTIMIZE"]) circ.givens(*qu.randn(1), 0, 1, parametrize=True, tags=["OPTIMIZE"]) + circ.givens2(*qu.randn(2), 0, 1, parametrize=True, tags=["OPTIMIZE"]) circ.su4(*qu.randn(15), 0, 1, parametrize=True, tags=["OPTIMIZE"]) psi = circ.psi