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测量型量子计算是一种通用的量子计算模型，其中对纠缠资源态的连续乘积测量驱动计算过程。测量的非确定性本质使得自适应性成为必要，以确保整体计算的确定性。流结构刻画了能够实现这种自适应修正过程的情形。最近，流已在资源态为素数维qudit图态（而非通常的qubit图态）的设定中被定义。然而，这种qudit流的定义相比qubit的类似定义更为繁琐。本文给出了一种更简洁的qudit流定义，并借鉴qubit情况下的结果，研究了该流的多种有用性质。特别地，该工作展示了如何将qudit流聚焦化，并论证了聚焦流具有典范性。该研究改进了先前的代数表述以刻画聚焦流，并基于此提出了一个\(O(n^3)\)的流发现算法（其中\(n\)为qudit数量），该复杂度与已知最优的qubit流算法相当，且优于先前针对qudit的\(O(n^4)\)结果。此外，该团队探索了多种保持流的变换，从而开辟了利用流进行优化的途径。这些变换包括枢轴变换、特定类型顶点的移除与插入，以及流的可逆性。最后，该研究提出了一种生成含流的大规模qudit计算的算法方法，可用于测试或机器学习。