QRAM 算子¶

QRAM (Quantum Random Access Memory) 算子实现量子并行数据访问。

概述 ¶

QRAM 算子总览¶
算子	操作	幺正类
`QRAMLoad`	标准 QRAM 加载	SelfAdjoint
`QRAMLoadFast`	优化 QRAM 加载	SelfAdjoint

量子并行数据访问 ¶

QRAM 实现量子并行存储访问：

\[\sum_x \alpha_x |x\rangle |0\rangle \xrightarrow{QRAM} \sum_x \alpha_x |x\rangle |f(x)\rangle\]

这使得量子算法可以同时访问多个数据项。

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QRAMLoad ¶

操作: 从 QRAM 电路加载数据到量子寄存器

类型约束: - 地址寄存器: UnsignedInteger - 数据寄存器: UnsignedInteger 或 General

位约束: - 地址大小必须匹配 QRAM 配置 - 数据大小必须匹配 QRAM 数据宽度

import pysparq as ps

ps.System.clear()

# 创建 QRAM 电路（qutrit 版本）
addr_size = 4  # 4 位地址 → 16 个存储单元
data_size = 8  # 8 位数据

# 设置存储内容（memory 需在构造时传入）
memory = [i * 10 for i in range(16)]  # 0, 10, 20, ..., 150
qram = ps.QRAMCircuit_qutrit(addr_size, data_size, memory)

# 创建寄存器
ps.System.add_register("addr", ps.UnsignedInteger, addr_size)
ps.System.add_register("data", ps.UnsignedInteger, data_size)

state = ps.SparseState()

# 地址寄存器均匀叠加
ps.Hadamard_Int_Full("addr")(state)

# QRAM 加载：并行访问所有地址
ps.QRAMLoad(qram, "addr", "data")(state)

ps.pprint(state)
# 输出包含 16 个状态：
# |addr=0,data=0⟩, |addr=1,data=10⟩, ...

# QRAMLoad 是自伴的，再次应用撤销
ps.QRAMLoad(qram, "addr", "data")(state)
# 数据寄存器清零

QRAMLoadFast ¶

操作: 优化的 QRAM 加载

特点: 针特定存储模式优化，性能更高。

# 快速加载（相同接口）
ps.QRAMLoadFast(qram, "addr", "data")(state)

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QRAMCircuit_qutrit ¶

PySparQ 提供 QRAMCircuit_qutrit 类用于配置 QRAM：

备注

``QRAMCircuit_qubit``（C++ API 中的 qubit 版本 QRAM）在 PySparQ 中**不可用**。PySparQ 仅提供 qutrit 版本。

创建和配置 QRAM 电路 ¶

import pysparq as ps

# 创建 QRAM 电路
addr_bits = 4   # 地址位数
data_bits = 8   # 数据位数

# 设置存储内容（memory 需在构造时传入）
memory_list = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70,
               80, 90, 100, 110, 120, 130, 140, 150]
qram = ps.QRAMCircuit_qutrit(addr_bits, data_bits, memory_list)

# 注意：set_memory() 方法在 PySparQ 中不可用
# memory 必须在构造 QRAMCircuit_qutrit 时传入

# 查询信息
print(f"地址大小: {qram.addr_size}")
print(f"数据大小: {qram.data_size}")

条件加载 ¶

QRAM 加载支持条件执行：

op = ps.QRAMLoad(qram, "addr", "data")

# 仅当 control 非零时加载
op.conditioned_by_nonzeros("control")(state)

# 仅当 flag 的第 0 位为 1 时加载
op.conditioned_by_bit("flag", 0)(state)

使用场景 ¶

量子数据库搜索 ¶

# 数据库内容
database = [42, 17, 99, 5, ...]

# 创建 QRAM（memory 在构造时传入）
qram = ps.QRAMCircuit_qutrit(addr_bits, data_bits, database)

# 地址叠加态
ps.Hadamard_Int_Full("addr")(state)

# 并行加载所有数据项
ps.QRAMLoad(qram, "addr", "data")(state)

# 现在可以搜索特定值...

量子机器学习 ¶

# 加载训练数据（memory 在构造时传入）
qram = ps.QRAMCircuit_qutrit(addr_bits, data_bits, training_data)
ps.Hadamard_Int_Full("sample_id")(state)
ps.QRAMLoad(qram, "sample_id", "sample_data")(state)

# 现在可以并行处理所有训练样本