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本文探讨了多级电路优化（MLCO）技术，该技术通过部署多个门集，逐步将源电路通过门集降低至目标电路。在每一级中，研究团队首先执行一系列适当的电路简化操作，然后将简化后的电路降低至下一级，并分解该级别不支持的门。通过一个案例研究，研究人员展示了该技术的有效性：以哈密顿模拟的源电路为例，该电路用于求解偏微分方程，其中包含大量多控制门，并通过最先进的电路编译器将其转换为目标电路，其CX门数量与量子比特数呈二次方关系。MLCO技术使得更高层次的电路结构变得可见，为研究人员提供了关于如何简化电路以及如何分解门的深刻见解。通过构建正确的电路结构并选择合适的分解算法，研究团队实现了纠缠门的大规模抵消，从而显著减少了CX门的数量，达到了二次方级别的优化效果。