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分区中性原子架构正逐渐成为大规模量子计算的一个有前景的平台。然而，其规模的不断扩大对高效自动化编译解决方案提出了迫切需求。现有方法难以扩展到这些设备所承诺的数千量子比特规模，尤其是当前最先进的编译器存在内存需求过高的问题，仅能处理小规模计算任务。该研究团队提出了一种可扩展的编译策略，其核心理念是“更智能地搜索，而非更费力”。团队引入了迭代式深度优先搜索算法（IDS）——一种目标导向的搜索方法，可规避先前技术的内存瓶颈；以及松弛路由优化方案，用于降低原子重排开销。评估结果表明，该方法可编译含数千量子比特的量子电路，同时平均减少28.1%的原子重排开销。完整代码已作为慕尼黑量子工具包（MQT）组成部分开源发布，详见https://github.com/munich-quantum-toolkit/qmap。