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混合连续变量（CV）-离散变量（DV）量子系统通过将量子模式（qumodes）的高维编码能力与DV量子比特对耦合量子模式的控制相结合，为量子计算提供了前景广阔的发展方向。近期在混合CV-DV量子计算领域已取得令人振奋的进展，包括变分算法、纠错技术、哈密顿量模拟的编译器级优化等。然而，目前仍缺乏标准化的CV-DV基准测试套件来评估各类新兴硬件平台及混合CV-DV电路的软件优化效果。 该研究团队提出了一种面向混合CV-DV电路的仿真与基准测试框架，其实现基于专为CV-DV系统建模设计的Bosonic Qiskit工具，并辅以QuTip进行功能正确性验证。研究人员构建并表征了具有代表性的CV-DV基准测试集，涵盖猫态生成、GKP态生成、CV-DV态转移、混合量子傅里叶变换、变分量子算法、哈密顿量模拟以及Shor算法等核心任务。为评估电路复杂度和可扩展性，该工作定义了一个特征图谱，将其分为两大类：通用特征（如量子比特/量子模式数量、门操作计数）和CV-DV专属特征（如维格纳负性、能量、截断代价）。这些指标可同时评估经典可模拟性和硬件资源需求。 实验结果表明（包括一项真实硬件基准测试），混合CV-DV架构不仅具有可行性，而且特别适用于从优化问题到哈密顿量模拟等一系列计算任务。该框架为混合量子系统的系统性评估和未来发展奠定了基础。