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编译时优化对于提升当前噪声硬件上量子电路的效率和可靠性至关重要。尽管许多现有方法利用结构模式或量子态信息来简化电路，但大多数方法仅针对酉电路，不支持包含中间电路测量和经典前馈的动态电路。本工作提出了分支感知量子常量传播(BQCP)，一种针对动态电路的编译时分析方法。BQCP扩展了量子常量传播(QCP)，通过跟踪中间电路测量产生的经典信息以及不同执行分支上相应的测量后量子态。这使得该分析能够在条件块内部进行路径敏感推理，并比QCP实现更精确的信息传播。为保持分析的可扩展性，该团队限制了量子态表示的大小以及跟踪分支的数量。利用分析推断出的信息，该团队对电路操作施加保持语义的简化。该团队证明了分析和简化过程的正确性。在应用驱动和合成基准测试上的实验结果表明，在动态电路上，该方法始终比包括QCP在内的其他现有优化方法取得了更大的缩减效果。