量子计算、量子通信等量子信息技术的飞速发展标志着人类社会将从经典技术迈进到量子技术的新时代。量子技术的发展离不开量子态的制备,而量子态层析作为检测和观察量子态实际效果的一种重要手段,近几年在量子化学、核磁共振、量子密码等领域被广泛研究。但是,量子态层析仍然面临着层析资源随量子系统尺寸指数增加的困难并导致量子资源的稀缺。这促使量子态层析技术必须寻找有效降低复杂度并实现高精度的方法。目前,含参数量子线路的混合式量子经典机器学习框架为我们提供了行之有效的新思路。其通过在量子资源和经典资源之间合理分配计算任务,以达到高效实现量子态层析的目的。在本文中,基于混合式量子经典机器学习的框架,呈现了一种量子态层析方法,利用该方法,我们使用线性增长的参数实现了高精度的量子态层析,并完成了以下工作:1.基于混合量子经典机器学习框架下,设计出“硬件有效”的量子线路对量子态进行层析。其结果证明含参量子线路能够对量子态实现高精度层析。2.以近邻相互作用的海森堡自旋链系统作为目标态,首先,通过无损计算获得保真度,然后,使用量子线路中的交换测试有效估计保真度,两者都使用BFGS优化算法调整量子线路参数,以降低损失函数。最后,对比两种方案下的态层析效果,证明了两种方式都可以高精度实现量子态层析。3.对近邻相互作用海森堡自旋链的哈密顿量进行处理,在数值模拟中首先使用量子线路对哈密顿量进行模拟,将局域哈密顿量信息以向量形式提取,用余弦角形式定义损失函数,利用BFGS优化算法降低损失函数,然后从哈密顿量中求解目标态,从而降低含参量子线路参数数目。结果证明了量子线路的泛化能力和优势,为较大量子系统态层析的实现提供可能性。4.在量子线路含噪声的情况下,使用所提出的算法模型实现态层析,并与极大似然法下的量子态层析对比,展示了混合式量子经典机器学习模型在含噪声数据中的态层析能力,说明模型的鲁棒性。