基于量子Grover-Merkle Tree算法的向量数据库检索加速方法及系统

本发明提供一种基于量子Grover‑Merkle Tree算法的向量数据库检索加速方法及系统，该方法通过获取查询文本数据并将其向量化，在异构架构下智能调度不同计算资源，以匹配查询向量与数据库中候选向量的相似性。经典计算资源通过映射到传统索引结构进行常规处理，而量子计算资源利用Grover检索算法对Merkle Tree构建的索引执行高效检索。通过资源的动态调度与切换，该系统能够灵活地在经典与量子计算之间切换，显著提升向量数据库的检索效率，特别适用于大规模数据集。同时，系统还集成了量子抗性哈希函数，增强了数据的安全性和完整性。