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哈密顿量模拟是建模复杂系统的关键量子算法。该算法通常被分解为一系列泡利字符串序列，每个字符串对应一个含多个克利福德门的RZ旋转门。在容错量子计算机中，这些RZ门通常被综合为克利福德门和T门的组合序列，其中T门数量和T门深度是此类系统的关键指标。本工作提出名为NCF的编译框架，可同时降低哈密顿量模拟中的T门数量和T门深度。NCF将泡利字符串分组处理，每组可通过共轭变换转化为作用于受限量子比特子集的泡利字符串序列，从而实现整组同步综合，显著减少T门数量和深度。实验结果表明，相较于现有最先进方法，NCF平均可降低57.4%的T门数量、49.1%的T门深度以及49.0%的克利福德门数量。