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高效数据编码是影响量子-经典混合算法运行速度的主要因素，但传统模拟器将大部分时间耗费在将经典特征转换为量子旋转上。该研究团队推出基于Rust语言开发的Hybriqu Encoder内核，该SIMD感知内核专注于角度编码，并通过CFFI与Python无缝集成。该内核利用AVX级向量通道同时处理四个双精度旋转，采用符合缓存特性的数据组合方式及预计算三角因子，同时将所有非安全操作封装在安全的Rust接口内。在苹果芯片上的测试表明：纯角度编码在64量子位时提速5.4%，当数据量超过L1缓存容量时加速效果更显著；而快速对整个态矢量实施旋转的内核受限于内存带宽，无法受益于SIMD。这些结果表明：当计算成为主要瓶颈时，向量化能带来稳定性能提升，但数据传输速度限制阻碍了进一步加速，这凸显出未来需着力改进态更新策略并在不同处理方法间进行抉择。Hybriqu Encoder通过架构感知的智能优化与Rust的安全特性相结合，为旨在减少未来量子-经典混合流程数据编码延迟的大型混合系统提供了灵活基础。