Merge branch '2.17.0' of github.com:kevzos/VQNET2.0-tutorial into 2.17.0

Author: 王汉超 王汉超

source/rst/torch_api.rst

@@ -5537,6 +5537,22 @@ TorchHybirdVQCQpanda3QVMLayer
 张量网络后端变分量子线路模块
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+张量网络（Tensor Network）通过将复杂的张量分解为多个低维张量的网络，显著降低了计算复杂度。
+
+矩阵乘积态（Matrix Product State, MPS）是张量网络的一种特殊形式，MPS 将量子态表示为一系列矩阵的乘积，从而有效减少参数数量，降低了计算复杂度。
+
+下面接口则是基于 ``torch`` 后端，对张量网络构建量子线路的功能支持，包括对构建量子线路基类、量子逻辑门、量子线路以及测量方法，并通过自动微分模拟代替参数漂移法计算参数梯度。
+
+以MPS方式构建量子线路弥补对大比特量子线路构建支持。
+
+.. warning::
+        
+        通过 ``TNQMachine`` 中 ``use_mps`` 参数开启MPS构建量子线路功能， 支持大比特(100以及以上)量子线路实现。
+
+.. warning::
+        
+        批量化与经典模块下使用方式不同，基于vmap的方式，数据以及参数构建线路需降一维输入， 具体可查看下方接口中样例, 批次化执行必须同时基于  ``TNQMachine``  和  ``TNQModule`` 。
+
 基类
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@@ -5558,10 +5574,6 @@ TNQModule
 
         该类以及其派生类仅适用于 ``pyvqnet.backends.set_backend("torch")`` , 不要与默认 ``pyvqnet.nn`` 下的 ``Module`` 混用。
 
-    .. note::
-        
-        批量化必须搭配TNQModule使用。
-
     Example::
 
         import pyvqnet
@@ -5644,9 +5656,6 @@ TNQMachine
         在张量网络的量子线路中，默认会开启 ``vmap`` 功能，在线路上的逻辑门参数上均为舍弃了批次维度，
         使用时，调用参数若维度为 [batch_size, \*], 在使用时舍弃第一个batch_size维度, 直接使用后面维度, 如对输入数据x[:,1] -> x[1], 对可训练参数也一致，可参考下列样例中xx, weights用法.
 
-    .. note::
-        
-        批量化必须搭配TNQModule使用。
 
     :param num_wires: 量子比特数。
     :param dtype: 计算数据的数据类型。默认值是pyvqnet。kcomplex64,对应的参数精度为pyvqnet.kfloat32。