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受高错误率（如CNOT操作错误率?CNOT=0.05）和有限连接性制约的噪声中等规模量子（NISQ）器件，亟需高效的电路划分方案。传统启发式方法常忽略门操作特定误差的影响，导致划分结果欠佳——通信开销过高且保真度下降。该团队提出“Fidelipart”创新框架，将量子电路重构为保真度感知的超图模型：节点（门操作）和超边（多量子比特门与时序连接）权重由门错误率及结构依赖性决定，从而驱动Mt-KaHyPar划分器优先切割低错误率路径。在线性拓扑结构下对24量子比特/88门电路基准测试表明，相较于BQSKit的QuickPartitioner，该方案具有显著优势：交换门（逻辑重排预估）减少77.3%-100%，切割量子比特数降低52.2%。物理层面的优化带来可观保真度提升——6量子比特电路保真度提升243.2%（从0.1724增至0.5916）。更大规模电路中也观测到类似交换门缩减带来的保真度增益。尽管该方案导致8-13%运行时增长及深度波动，但其通过细粒度误差感知实现的保真度突破，为提升NISQ计算鲁棒性提供了关键范本。