Este artículo aborda la interrelación entre procesadores cuánticos y clásicos, que desempeña un papel crucial en los algoritmos híbridos cuántico-clásicos. En concreto, comparamos y analizamos el método de la "sombra clásica", que extrae eficientemente información clásica esencial de un estado cuántico, con el método del "metraje cuántico", que consiste en una medición cuántica directa, para identificar cuantitativamente los límites de eficiencia de cada método. Para observables expresados como combinaciones lineales de matrices polimórficas, el método de la sombra clásica es excelente cuando el número de observables es elevado y los pesos de los polimórficos son bajos. Para observables en forma de matrices hermíticas dispersas de gran tamaño, el método de la sombra clásica resulta ventajoso cuando el número de observables, la escasez de la matriz y el número de cúbits se encuentran dentro de rangos específicos. Parámetros clave como el número de cúbits ($n$), el número de observables ($M$), la escasez ($k$), los pesos de los polimórficos ($w$), el requisito de precisión ($\epsilon$) y la tolerancia a fallos ($\delta$) influyen en este comportamiento. Además, comparamos el consumo de recursos de ambos métodos en diferentes tipos de computadoras cuánticas e identificamos el punto de equilibrio en el que el método de sombra clásico es más eficiente, el cual varía según el hardware. En conclusión, este artículo presenta un método novedoso para el diseño cuantitativo de una estrategia óptima de tomografía híbrida cuántica-clásica, proporcionando información práctica para seleccionar el método de medición cuántica más adecuado para aplicaciones reales.
