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变分量子算法（VQAs）已成为中等规模含噪声量子（NISQ）时代的核心计算范式。该算法通过将参数化量子电路（PQCs）与经典优化相结合，能在严格的硬件限制下高效运行。然而随着量子架构向早期容错（EFT）和最终容错（FT）体系演进，VQAs的基本原理和长期适用性亟待系统性重新评估。本综述对变分量子算法及其向容错体系的发展进行了深度解析。 研究人员从ansatz设计和经典优化策略（包括代价函数构建、梯度计算及优化器选择）入手，解构了该算法的核心框架。同时评估了关键训练瓶颈（如贫瘠高原现象）及现有缓解策略。讨论进一步延伸至早期容错阶段，详述如何通过量子误差缓解与部分纠错技术的结合来维持算法性能。针对最终容错阶段，分析了当前混合VQA模型面临的内在挑战。此外，该综述整合了变分量子算法在多体物理、量子化学、机器学习及数学优化等领域的最新应用成果。 最终，本文为量子算法适应未来硬件迭代绘制了理论路线图，阐明了如何通过系统性改进变分原理，使其在纠错计算环境中持续保持相关性与高效性。