【代码贡献】新增 Quantum Natural Gradient 与 Fubini-Study 度量模块

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关联 #13（2026 本源杯开源创新赛道｜代码贡献）。

概要

新增 pyqpanda_alg/QNG，实现纯态 Fubini–Study 几何度量与稳定的 Quantum Natural Gradient（QNG）更新，作为普通欧氏梯度下降之外的几何感知变分优化工具。

主要内容

• 从归一化态矢量与参数态 Jacobian 构造 Fubini–Study metric，包含投影项以移除不可观测的全局相位方向；
• 正则化 eigenspace / pseudoinverse 求解 (g + λI)v = ∇C，对小零空间进行 rcond 截断；
• 返回 rank、condition number、eigenvalues 与 cutoff 数值诊断；
• 对明显非 PSD 的 metric fail-fast，而不是静默产生不可信更新；
• 支持 disjoint block-diagonal metric 近似，适合较大 ansatz；
• 提供 quantum_natural_gradient 与一步 natural_gradient_step API；
• 新增公开包导出、README、纯态示例与聚焦回归源。

该模块与 ParameterShift 贡献独立：本 PR 不依赖另一个待合并分支，可单独审阅和合并。

Exact owner head: 6c03f0ab0bfab179ed9149bc0a9a8713b5498a8c.