一种面向GPU的量子电路切割模拟优化方法

本发明涉及一种面向GPU的量子电路切割模拟优化方法。本发明针对经典计算机模拟量子电路时面临的内存瓶颈和计算资源限制问题，提出了一种结合电路切割与GPU加速的高效模拟方案。通过将大规模量子电路分解为多个小规模子电路，并利用GPU的高并行计算能力进行加速模拟，本发明有效解决了传统模拟方法中内存占用过高和计算效率低下的问题。本发明设计了一种基于启发式方法的切割算法优化策略，结合混合整数优化模型生成与GPU硬件特性适配的切割方案；同时提出了一种基于概率桶的评估‑后处理混合模拟算法，显著提高了GPU显存利用率和计算效率。本发明适用于单GPU环境，旨在最大化GPU的计算潜力，为复杂量子算法的验证和调试提供高效支持。