QPanda是由本源量子开发的开源量子计算编程框架，它可以用于构建、运行和优化量子算法。QPanda作为本源量子计算系列软件的基础库，OriginIR、Qurator、量子计算服务提供核心部件。
本节向大家介绍数据编码。
调用量子门形成组合的过程中，会频繁需要调用经典数据。
将经典格式编码到量子态是量子计算中的一个重要的预处理环节，主要有2实现方式：
1. 编码到基向量。指将经典数据转化为整数形式后，将其二进制展开以直积态表示；
2. 编码到振幅上。指将经典数据通过量子门操作转化到量子态的振幅。
编码到基向量
对于任给的经典数据，通过追加额外比特，可以将它拆分成不含虚部、负号和小数点的多个非负整数的组合。 因此此处只介绍对于非负整数的编码过程。
注解
复数→实数→非负实数→非负整数复数→实数→非负实数→非负整数
二进制展开：
任给经典非负整数，对其进行二进制展开，每一位二进制数都可以简单绑定到单个量子比特，那么任给不超过N的非负整数，只需要 log2(N)个比特就可以将其绑定到基向量上。
存储比特与索引比特：
对于上限均为N的k个经典数据，需要 log2(N) 个存储量子比特和 log2(k)] 个索引量子比特将其编码到量子态基向量，每个数据均需要 log2(N)个条件非量子门。
考虑到量子比特的特性，当添加了索引比特之后，多个经典数据可以共用存储比特。如图所示，k个经典非负整数数据由二进制展开逐位对应编码到存储比特上，每个经典数据的编码量子门受控于索引比特的一种状态。
编码到振幅
编码到振幅的方式兼容所 有的复数经典数据，但虚部依然需要追加额外比特。 方便起 见，此处只考虑编码实数经典数据。
如图所示，假设某个物理量A由4种属性描述，属性的取值均为实数。于是A的状态可以用归一化的波函数表示，进而A的量子态 |A 可以表示成如公式所示的叠加态。
不妨假设
注解
否则 |A 不是叠加态
记
于是有
进而
直接由此表达式给出RY和受控RY量子门的组合，可以完成对4属性物理A的二比特量子态的编码。
推广到以N个实数刻画的经典数据，将其编码到量子态振幅的所需的量子比特数目为 log2(N)，使用的量子门数量为 2log2(N)1
对比两种不同的编码方式，编码到振幅上的方式兼容的数据类型更广，所需量子比特数更低，但不能进行经典数据相关的量子态的量子四则运算。
https://qpanda-tutorial.readthedocs.io/zh/latest/DataEncoding.html#
https://qcode.qubitonline.cn/rostrum/index.html
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