HyQDB：用确定性证据和意图重建调试混合量子程序

混合量子程序经常静默失败，但现有调试工具对检测和修复的支持有限。这类故障在领域专家报告中占主导，而工具评测使用的公开数据却未充分覆盖。本文的关键观察是，故障分为需要不同策略的两类：可进行确定性分析的机械故障，以及必须重建程序意图的概念故障。HyQDB 是一个分层智能体，将确定性的硬件、物理和优化证据注入 LLM 修复过程。当未检测到证据时，它将这种沉默作为升级信号，进入第二层意图重建，推断程序行为并与实现核对。研究提出 QFaultBench，以专家导出的故障分类构建基准，覆盖混合程序的真实失败模式。在留出的人类编写程序上，HyQDB 将标准 LLM 的修复成功率从 45% 提升至 75%。升级门控至关重要，机械故障修复准确率提高 20%。