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QPanda3框架 高开发效率 高可靠和稳定性 高性能
集合了在量子算法中常用的基本量子算法和函数
pyqpanda-algorithm 是由本源量子（Origin Quantum）开发的量子算法软件包，旨在为量子计算开发者提供一套标准化、模块化、高性能的基础算法库。该库集成了多种在金融、机器学习、组合优化、科学计算等领域广泛应用的量子算法，帮助用户快速实现从理论到代码的转化，提升开发效率并确保算法在不同量子平台上的可移植性。
软件包官网： [https://qcloud.originqc.com.cn/zh/programming/pyqpanda-algorithm]
- 模块化与高复用性
所有算法以独立模块形式组织，便于开发者按需调用。例如，
QAOA、Grover、QSVM等算法均可独立导入与使用，支持在不同项目中重复利用。 - 高性能实现 域名特定算法经过算法优化与工程加速，结合 QPanda3 的底层优化（如 OriginBIS 指令集、硬件感知编译），显著提升在模拟器与真实量子硬件上的执行效率。
- 跨平台兼容性 与 QPanda3 框架深度集成，支持在 CPU 模拟器、量子云服务（如本源悟空）及真实量子处理器上运行，实现“一次编写，多端部署”。
- 完善的文档与示例 提供详尽的 API 文档、使用示例与注释代码，降低学习门槛，特别适合初学者与研究者快速上手机器学习与组合优化任务。
- 生态整合性强 与本源量子的其他工具链（如 VQNet、本源悟空、本源量禹）无缝对接，支持从算法设计到实际运行的完整工作流。
适用于组合优化、大规模搜索问题，在路径规划、资源调度、投资组合优化等领域有广泛应用。
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QUBO（无约束二进制优化）
将组合优化问题转化为二次无约束二元优化问题，是量子退火和变分量子算法的通用建模形式。 -
QAOA（量子近似优化算法）
混合量子-经典变分算法，通过优化参数化量子线路（Ansatz）来近似求解 QUBO 问题，适用于最大割、最大满足等问题。 -
Grover 搜索算法
在无结构数据库中实现目标项的二次加速搜索。通过振幅放大技术，将搜索复杂度从$O(N)$ 降低至$O(\sqrt{N})$ 。
将量子计算能力引入经典机器学习流程，提升分类、聚类、回归等任务的效率与精度。
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QSVM（量子支持向量机）
基于量子核函数的分类模型，可在高维空间中实现更优的分类边界。 -
QSVR（量子支持向量回归）
用于拟合连续变量的回归模型，适用于时间序列预测等任务。 -
QKMeans（量子 K-均值聚类）
利用量子加速实现大规模数据聚类，适用于高维数据聚类场景。 -
QPCA（量子主成分分析）
通过量子线路提取数据主成分，实现降维加速。 -
QMRMR（量子最小冗余最大相关）
实现高效特征选择，减少冗余特征影响。 -
QARM（量子关联规则挖掘）
快速挖掘频繁项集与关联规则，适用于市场篮子分析等任务。
用于求解物理建模、工程仿真中的本征值、线性方程组、矩阵分解等关键问题。
- QSVD（量子变分奇异值分解）
在变分框架下提取矩阵的奇异值与奇异向量，用于降维与推荐系统。
提供量子振幅估计算法、比较器、稀疏编码等底层工具。
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QAE（量子振幅估计算法）
精确估算目标态的振幅或测量概率，具备二次加速优势，常用于金融衍生品定价、风险评估等。 -
Comparator（量子比较器）
实现数值大小比较或阈值判定，支持构建量子决策逻辑。 -
SparseAmp（稀疏幅度编码）
高效将稀疏向量编码为量子态，减少量子资源消耗，适用于数据预处理。
pyqpanda_alg是基于pyqpanda3的算法扩展模块。它的安装和使用需要依赖pyqpanda3。pyqpanda3的接口用法请参考pyqpanda3。
如果已经安装了python环境和pip工具，在终端或控制台中输入如下命令：pip install pyqpanda_alg
如果你在linux下遇到权限问题，你需要添加sudo（superuser do）。
pyqpanda_alg采用Python作为主要语言，对系统的环境要求如下：
| software | version |
|---|---|
| Microsoft Visual C++ Redistributable x64 | 2019 |
| Python | >= 3.11 && <= 3.13 |
| software | version |
|---|---|
| GCC | >= 7.5 |
| Python | >= 3.11 && <= 3.13 |
使用 Apache License 2.0，对 公司、团队、个人 等 商用、非商用 都自由免费且非常友好，请放心使用和登记。
感谢所有贡献者、测试者与社区支持者。特别鸣谢本源量子研究院在算法设计与性能优化方面的技术支持。
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