量子态层析（QST）是一种通过对大量相同量子态进行测量来重建系统完整量子态的方法。在量子力学中，量子态由一个称为密度矩阵的数学对象描述，该矩阵编码了系统所有可测量的属性。 QST 的工作原理是重复制备相同的量子态，在不同的基（例如，量子比特的 X、Y 或 Z 轴）中测量它，并统计分析结果以估计密度矩阵。 例如，要重建单个量子比特的状态，您需要在 Pauli-X、Pauli-Y 和 Pauli-Z 基中测量它，收集结果概率，并求解线性方程以构建矩阵。 这个过程随量子比特的数量呈指数级增长——一个双量子比特系统需要 15 个独立的测量 (3^2 - 1)，这使得 QST 对于更大的系统来说资源密集。
QST 通过验证量子电路的实际输出状态是否与理论预期状态相匹配来验证量子算法。 例如，假设您设计了一种量子算法来生成贝尔态（一种最大纠缠的双量子比特态）。 在硬件上运行该算法将产生理想状态的噪声版本，这是由于存在缺陷。 通过应用 QST，您可以重建实验密度矩阵，并使用保真度（一种相似性度量）等指标将其与理想的贝尔态矩阵进行比较。 如果保真度很高，则该算法可能按预期工作。 这对于调试至关重要：差异可能揭示门操作、量子比特退相干或校准问题中的错误。 例如，IBM 的量子实验通常使用 QST 来基准测试小规模算法，例如 Grover 搜索或量子隐形传态，然后再对其进行扩展。
但是，QST 具有实际限制。 测量的指数级增长使其对于具有超过几个量子比特的系统来说是不可行的。 为了解决这个问题，开发人员通常将 QST 与误差缓解技术相结合，或使用压缩感知来减少测量开销。 例如，在变分量子算法中，QST 可能仅验证特定子系统，而不是完整状态。 此外，QST 结果对测量误差很敏感，因此校准和统计后处理（如最大似然估计）至关重要。 虽然 QST 不是大型系统的日常工具，但它仍然是测试量子算法基础组件的基石，确保单个门、小电路或纠缠生成操作在集成到更复杂的工作流程之前按预期运行。