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容错量子计算通常需要将任意量子电路编译为有限的通用门集，例如 Clifford+T 门集。作为基准方法，对角近似可用于合成单量子比特泡利旋转，在目标精度为 \( \epsilon \) 时，能生成一个包含 \( 3 \log_2(1/\epsilon) \) 个 T 门的近似序列。而幅度近似通过允许较大的残余误差（即绕正交轴的旋转），可将 T 门数量降至仅 \( 1 \log_2(1/\epsilon) \)。在完整的量子电路中，这些残余误差可在后续门自身被近似处理之前，被吸收到相邻门中。为大型多量子比特电路确定近似策略的最优分配，是一项重大的组合优化挑战。在本工作中，我们提出了一种线性时间算法，能够保证为该问题找到最优解。我们证明了在电路中分配幅度近似与对角近似的问题，在形式上可映射为一个具有空间变化场的经典一维伊辛模型。通过最小化该哈密顿量的能量，我们无需指数级开销即可确定每个旋转的最优近似配置。将我们的方法与标准对角近似在随机量子电路上进行基准测试，我们观察到总的近似电路门数平均减少了 26%，这为在近期及容错架构上实现量子算法带来了显著的效率提升。