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半定规划（SDP）作为基础性凸优化问题具有广泛应用，但解决大规模实例仍面临计算挑战，主要源于求解线性系统和执行特征值分解的高成本。本研究基于量子计算最新进展，提出面向SDP的量子交替方向乘子法（QADMM）。通过构建容错ADMM框架，该方法可容忍块编码近似和量子测量产生的迭代误差。在此鲁棒性方案中，该团队设计了多项式近端算子处理半定锥约束，并应用量子奇异值变换加速最高成本的投影更新。理论证明该方案在强对偶假设下可收敛至SDP问题的ε最优解。详细复杂度分析表明，相较于经典ADMM算法与量子内点法，QADMM在维度扩展性方面展现显著优势，凸显其解决大规模SDP问题的潜力。