Алгоритм, сочетающий квантовые и классические вычислительные методы для более эффективного решения задач.Гибридный алгоритм — это вычислительная стратегия, которая сочетает квантовые и классические вычислительные методы для решения задач более эффективно, чем каждый из подходов по отдельности. Квантовые компьютеры превосходно справляются с определенными задачами, такими как разложение больших чисел на множители или моделирование квантовых систем, но они шумные, подвержены ошибкам и ограничены по числу кубитов, которые они могут надежно обрабатывать. Классические компьютеры, с другой стороны, стабильны и мощны для многих задач, но испытывают трудности с задачами, требующими исследования огромного пространства решений. Гибридные алгоритмы стремятся получить лучшее из обоих миров, делегируя части задачи, подходящие для квантовой механики, квантовому процессору, в то время как классический компьютер обрабатывает остальное, такое как оптимизация, коррекция ошибок или предварительная и последующая обработка.
Концепция гибридных квантово-классических вычислений получила распространение в 2010-х годах, особенно после предложения вариационных квантовых алгоритмов Альберто Перуццо и его коллег в 2014 году, а также разработки квантового приближенного алгоритма оптимизации Эдвардом Фархи и его коллегами в 2014 году. Эти идеи были обусловлены ограничениями ранних квантовых устройств, которые были слишком малы и шумны для полной квантовой коррекции ошибок.
В типичном гибридном алгоритме классический компьютер подготавливает задачу, разбивает ее на более мелкие части и отправляет подходящие для квантовых вычислений части квантовому процессору. Квантовый процессор выполняет вычисление — часто вариационную или сэмплирующую задачу — и возвращает результаты классическому компьютеру, который затем анализирует их, корректирует параметры и повторяет процесс. Этот цикл обратной связи, известный как вариационный квантовый собственный решатель или квантовый приближенный алгоритм оптимизации, позволяет системе уточнять решение за несколько запусков, не требуя идеального квантового оборудования. Классическая часть также занимается смягчением ошибок, исправляя шум в квантовых измерениях.
Гибридные алгоритмы используются в моделировании квантовой химии, задачах оптимизации в логистике и финансах, а также в задачах машинного обучения. Ярким примером является оптимизация энергосетей, где гибридный алгоритм может управлять сложным планированием распределения электроэнергии более эффективно, чем одни классические методы.
Термин «гибридный» в этом контексте часто называют «святым Граалем» квантовых вычислений, потому что он позволяет использовать современные шумные квантовые устройства промежуточного масштаба (NISQ) до того, как будут созданы полностью отказоустойчивые квантовые компьютеры.






















