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容错量子算法的高效执行从根本上受限于非克利福德运算所需魔幻态（magic state）的生产速率。虽然电路优化通常以T深度为目标，但静态T深度并不能可靠预测有限T态供给下的实际执行性能。本研究提出一个模型，通过两个关键量来捕捉供需失衡：松弛比（衡量调度灵活性的结构性指标）和最大累积需求盈余Δmax。该团队证明Δmax是执行速度下降的有效调度层面指标，并能提供固定调度方案下可执行时间的确切下界。通过对构造的有向无环图（DAG）族群的实证评估（辅以算术电路和精确量子傅里叶变换（QFT）轨迹的实证基础），发现松弛比在构造数据集上是比T深度更具统计显著性的停顿与反转风险预测指标，而Δmax则是速度下降的最强调度层面指标。在4,904个有限实例中，该下界保持零违例记录，88.9%的实例执行周期与下界偏差不超过一个周期。值得注意的是，近似QFT分解可在不改变理想依赖深度的情况下降低供给压力。这表明积压引发的延迟效应应成为量子编译器设计的显式考量因素。