PySparQ 模拟

Quantum-Resource-Estimator 通过 SimulatorVisitor 对接 PySparQ C++ 量子稀疏态模拟器。

基本用法

from pyqres import SimulatorVisitor

# 创建模拟器
simulator = SimulatorVisitor()

# 执行操作
operation.traverse(simulator)

PySparQ 集成

• PySparQ 是 C++ 实现的量子稀疏态模拟器

• 安装方式：pip install pysparq 或通过 pip install -e ".[test]" 安装完整依赖

• PySparQ 是必需依赖，所有测试都需要安装

Primitive 的模拟

每个 Primitive 通过 pyqsparse_object() 方法返回 PySparQ 操作对象：

class Hadamard(Primitive):
    def pyqsparse_object(self, dagger_ctx=False, controllers_ctx=None):
        from pysparq import Hadamard_Int_Full
        obj = Hadamard_Int_Full(self.reg)
        obj.set_controller(controllers_ctx)
        return obj

Grover 搜索模拟

使用 grover_search() 执行 Grover 量子搜索：

from pyqres.algorithms.grover import grover_search

memory = [5, 12, 3, 8, 21, 34, 7, 15]
target = 21

best_addr, prob = grover_search(memory, target)
print(f"Found at index {best_addr}, probability {prob:.4f}")

Shor 分解模拟

使用 factor() 执行 Shor 量子分解：

from pyqres.algorithms.shor import factor

p, q = factor(15)
print(f"15 = {p} × {q}")  # 15 = 3 × 5

QRAM 态制备模拟

使用 StatePreparation 制备任意量子态：

from pyqres.algorithms.state_prep import StatePreparation

sp = StatePreparation(qubit_number=3, data_size=8, data_range=4)
sp.set_distribution([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
print(f"归一化振幅: {sp.get_real_dist()}")

块编码模拟

使用 BlockEncodingTridiagonal 对三对角矩阵进行块编码：

from pyqres.algorithms.block_encoding import get_tridiagonal_matrix

alpha = [1.0, 2.0, 3.0]
beta  = [0.5, 0.5]
gamma = [0.5, 0.5]

mat = get_tridiagonal_matrix(alpha, beta, gamma)
print(f"矩阵元素: {mat}")