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当前量子硬件的可用量子比特数相较于实用量子算法的需求存在显著局限。针对该问题，研究人员提出通过量子电路编织技术将大型量子电路分割为可由现有设备执行的小型模块，但该方法常导致采样开销随切割点数量呈指数级增长。本文提出CKVQA框架，将电路编织技术应用于变分量子算法（VQAs），通过适配该场景的量子电路架构搜索，寻找能在算法性能与采样开销间取得有利平衡的参数化量子电路。由于电路编织会生成多个子电路，该工作还开发了子电路级优化方法以加速VQAs训练并降低总执行时间。该框架被应用于量子近似优化算法和变分量子本征求解器两种经典VQA，数值结果表明：相较于传统参数化量子电路设计，CKVQA框架在保持相当精度的同时显著降低了采样开销。