前 言
在信息技术快速发展的今天，量子计算作为新一代计算技术，展现出强大的潜力。尽管经典计算在某些领域表现优异，但在面对复杂计算问题时常常遇到瓶颈，而量子计算在特定问题上能够提供指数级加速，结合了两者优势的经典-量子混合算法，将推动计算能力的跃升。
当前，量子计算仍处于中等含噪(NISQ)阶段。为了最大化其优势，经典计算与多制式量子计算的异构融合成为了有效方案。通过集成不同平台的优势，优化计算资源利用效率，异构融合能实现更高效的量子信息处理，突破单一平台的局限。量子调度平台作为核心，提供精确时间同步、实时错误管理和高效数据转换，确保不同平台间的协同工作，从而提升整体计算性能和可靠性。
本研究报告共分为五章，相关章节内容安排如下：
第一章：引言一介绍了经典计算与多制式量子计算异构融合研究
的必要性、优势和研究现状。
第二章：量子-经典融合研究一介绍了量子-经典融合研究的基本
概念，及典型经典量子混合算法。
第三章：多制式量子计算异构融合研究一介绍了异构融合的意义、
研发逻辑及研发策略。
第四章：异构量子调度平台技术研究建议。
第五章：总结及展望。
一、引言
在当今信息技术迅猛发展的时代，量子计算作为新一代计算技术，正逐渐展示出其强大的潜力。经典计算虽然在某些方面表现出色，但在面对极其复杂和庞大的计算问题时，往往会遇到瓶颈；而量子计算能够在某些特定问题上提供指数级的加速。通过经典-量子混合算法，可以将两者的优势结合起来，实现计算能力的飞跃。
量子计算在当前以及可预见的未来仍将处于中等含噪(NISQ)阶段。为了最大限度地发挥量子计算的优势并尽早解决实际问题，经典计算与多制式量子计算的异构融合成为了一种有效的解决方案。2023年，美国麻省理工学院(MIT)提出了一种混合计算架构，将量子计算与传统计算系统有效结合，旨在解决复杂的优化问题。通过这种架构，量子计算专注于处理高维度、复杂的数据集，而经典计算则负责常规的数据处理任务。这一研究为量子计算在实际应用中的推广提供了新的思路。此外，谷歌(Google)在2022年通过其量子计算平台实现了量子与经典计算的无缝协同，进一步推动了量子算法的实际应用。IBM和微软也在积极开发多制式量子计算平台，探索量子门计算和量子模拟的异构融合，以提高量子计算系统的可扩展性和容错能力。
多制式量子计算异构融合通过集成不同量子计算平台的特长，进一步优化了计算资源的利用效率。每种量子计算技术都有其独特的优势，通过异构融合，可以实现更高效的量子信息处理，突破单一平台的局限性。量子调度平台作为这一体系的核心，提供了精确的时间同步、实时的错误管理和高效的数据转换，确保不同平台之间的协同工作，从而提升整体计算性能和可靠性。
二、量子-经典融合研究
量子计算是一门结合了量子力学原理和计算机科学理论的前沿学科，具备在人工智能、信息安全、生物制药、量子化学等多个领域中实现突破性应用的潜力。理论上通用量子计算机能够高效地解决诸如大数分解、数据搜索和量子模拟等经典计算机难以高效处理的问题。随着学术界和工业界对量子计算技术深入的研究，相关硬件技术也在不断发展。
尽管当前的量子计算技术取得了显著进展，但在保真度和相干时间等方面仍需进一步提升，以满足通用量子计算机的要求。在实现这一目标的过程中，如何有效利用现有的有噪中规量子(NISQ)计算设备，是一个关键的挑战和研究热点。这些设备虽然目前仅能处理有限的量子位，但其计算能力正逐步增强，为量子计算的发展提供了宝贵的实验平台和研究基础。
利用有噪中规量子(NISQ)设备，混合量子-经典算法模型已成为一种有效的解决方案。这种算法模型通过量子计算和经典计算优势的结合，旨在解决具体的计算问题。在这种模型中，一部分计算任务由量子设备执行，而另一部分则通过经典计算来优化量子计算的参数，经过多次迭代最终得出结果。由于这些算法的电路设计能够在当前的NISQ设备上有效执行，因此它们具备量子计算的潜力。
混合量子-经典算法在多个领域中有着广泛的应用前景，尤其是在组合优化问题和基态能量问题上。例如，量子近似优化算法(QAOA)和变分量子本征求解器(VQE)是两个具有代表性的算法。由于目前可供研究的量子设备数量有限，并且需要在经典与量子设备之间进行交互，这类混合算法通常先在模拟平台上进行开发和测试，后在实际硬件上验证其效果。
(一)基本概念
混合量子-经典算法主要通过将复杂的计算任务转化为优化问题来实现其功能。以变分量子本征求解器(VQE)为例，这种方法将寻找哈密顿H的基态能量的问题，转化为在所有可能的量子态集合中寻找最优解的问题。这里的量子态集合包括所有与H具有相同维度的密度算符，而基态能量可以通过对这些量子态的测量来获得。
如果将某个特定的量子视为从初始量子经过参数化酉变换演化后的结果，那么VQE可以被看作是在参数空间中进行的优化问题。这种方法通过调整参数来优化量子，从而找到使哈密顿的期望值最小的参数，进而求解出基态能量。这种方法在量子计算中具有重要的应用价值，尤其是在量子化学模拟和材料科学等领域。
混合量子-经典算法的核心在于通过设计损失函数来实现计算任务的优化。以变分量子本征求解器(VQE)为例，该算法通过最小化或最大化损失函数来完成计算任务。损失函数的设计使得其值的最小化或最大化能够直接反映计算目标的实现。
在这一过程中，算法通过调整参数化的酉变换来优化损失函数，从而实现计算任务。这种方法的优势在于，损失函数将可调参数与测量结果直接关联起来，使得可以使用经典的优化方法来调整参数，如图1所示。这种结合了量子计算和经典优化的策略，正是混合量子-经典算法名称的由来。
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