量子计算因其并行性、叠加性和纠缠性,展现出在解决某些复杂问题上的显著优势。然而,受限于当前量子计算硬件的性能,量子计算机在实践中无法完全取代经典计算机。混合量子-经典计算架构通过结合两种计算模式的优势,为解决复杂科学问题提供了一种全新的解决方案。本文围绕混合架构的性能优化与算法适配展开研究,首先探讨其体系结构的关键组成和优化方向；随后结合典型应用场景分析现有的混合算法；最后提出了未来的发展建议,本次研究为推动量子-经典计算协作在实际中的落地提供了新视角。

量子计算；经典计算；混合架构

[1]陈极. 量子-经典混合神经网络的设计及其在多分类问题中的应用[D]. 东南大学, 2023. [2]邵磊. 面向分布式量子计算的量子线路分割与重构研究[D]. 西安电子科技大学, 2022. [3]唐涌泽. 基于线性光学量子计算的量子线路学习机制研究[D]. 中南大学, 2022.

DOI： https://doi.org/10.62639/sspis33.20250202

Published： 2025