从论文访问模型到实现比较

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本教程面向实现新量子算法的研究者：先保存含开放 oracle 的算法，再选择实现， 最后对照独立数学参考并比较成本。核心不需要量子后端。

保存开放程序并分析调用

>>> from oracq import bind_with_report, dumps, loads, estimate_resources
>>> from oracq.applications.oracle_study import oracle_study
>>> opened, implementations = oracle_study(width=2, repetitions=3)
>>> restored = loads(dumps(opened))
>>> cost = estimate_resources(restored, require_closed=False)
>>> cost.complete, cost.qubits
(False, None)
>>> sorted((call.adjoint, count) for call, count in cost.oracle_calls.items())
[(False, 3), (True, 3)]

oracle_study 一次给出开放程序和全部候选实现；dumps 与 loads 的往返说明开放描述可以照常保存，estimate_resources 在未闭合时也返回成本台账。访问模型是 data ^= (address + 1) mod 2**width。同一个角字数据库用于构造 对角块编码，每次调用都会计算角字、旋转、反算。重复三次只保存 Repeat 和 模块调用；上面的台账说明每种实现要提供三次正向和三次伴随调用。

选择实现并保留绑定报告

>>> implementation, memory = implementations["qram_table"]
>>> linked = bind_with_report(restored, {"AngleWord": implementation})
>>> linked.report.ok
True
>>> closed = linked.require()
>>> estimate_resources(closed).qram_queries
Counter({'angle_words': 6})

bind_with_report 返回程序与 BindingReport 的组合，require() 只在报告无问题时交出闭合程序。将选择改为 gate_table 或 arithmetic 即可比较另外两种实现。 门表枚举同一整数函数，QRAM 表在运行时提供，可逆算术直接计算并清除私有 工作字。三者公开签名一致；私有辅助位和资源消耗可以不同。改变 width 需要 重新生成程序；这不属于保持接口的实现绑定。

验证与资源比较

python examples/research_workflow.py
PYTHONPATH=src /path/to/backend/python examples/research_workflow.py \
  --native --widths 2 3 -o out/research-workflow-native

独立参考使用三角公式：每个地址的角字为 k，重复 r 次后的成功与失败幅度 分别为 cos(r*pi*k/2**width)/sqrt(2**width) 和对应的 sin。 这是本例旋转扩张的性质，不能推广为任意块编码直接取幂的规则。 报告包含完整输出分支的幅度误差、成功概率、程序与数据指纹、绑定报告以及 开放和闭合成本。原生验证同时调用 PySparQ 两条路径与 OriginIR 后端。

本例验证均匀输入的全部地址分支；不把单一输入态的通过推广为任意酉算子的 等价证明。可逆整数算术的接口与复净另由核心回归检查。

更完整的科学计算链复用 tools/build_qlss_comparison.py：原始流场 QRAM、 编译后的 Roe 公式、稀疏访问和两种 QLSS 生成器。该脚本提供开放/闭合成本、 数据与程序指纹；数值验证继续使用 tests/verification/verify_qham_qfvm.py 和 verify_mathfunc.py，分别报告实现误差与方法误差。

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