본 논문은 양자-고전 하이브리드 알고리즘에서 중요한 역할을 하는 양자 및 고전 프로세서 간 인터페이싱에 대해 다룬다. 특히, 양자 상태로부터 필수적인 고전 정보를 효율적으로 추출하는 "고전 그림자(classical shadow)" 방법과 직접적인 양자 측정인 "양자 영상(quantum footage)" 방법을 비교 분석하여, 각 방법의 효율성 경계를 정량적으로 규명한다. 폴리 행렬의 선형 결합으로 표현되는 관측 가능량의 경우, 관측 가능량의 수가 많고 폴리 가중치가 작을 때 고전 그림자 방법이 우수하며, 큰 에르미트 희소 행렬 형태의 관측 가능량의 경우에는 관측 가능량의 수, 행렬의 희소성, 큐비트 수가 특정 범위 내에 있을 때 고전 그림자 방법이 유리함을 보인다. 큐비트 수($n$), 관측 가능량($M$), 희소성($k$), 폴리 가중치($w$), 정확도 요구 사항($\epsilon$), 실패 허용 오차($\delta$) 등의 주요 매개변수가 이러한 행동에 영향을 미친다. 또한, 서로 다른 유형의 양자 컴퓨터에서 두 방법의 자원 소비를 비교하고, 고전 그림자 방법이 더 효율적인 손익분기점을 파악하며, 이는 하드웨어에 따라 달라진다. 결론적으로, 본 논문은 최적의 하이브리드 양자-고전 토모그래피 전략을 정량적으로 설계하는 새로운 방법을 제시하고, 실제 응용 분야에서 가장 적합한 양자 측정 방법을 선택하기 위한 실용적인 통찰력을 제공한다.
