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哈密顿量模拟是未来十年内最具潜力展现量子优越性的候选领域之一。多项研究已提出在容错量子处理器上执行此类算法的端到端资源估算方案。这些估算通常基于两个核心假设：使用表面码实现量子纠错，以及最佳表面码编译方案需通过消除所有克利福德门来实现输入电路的序列化。该转换被认为能最大化利用表面码固有的多体测量（晶格手术）指令集优势。然而，近期研究表明，对于具有高逻辑并行度的电路，直接从克利福德+T到晶格手术操作的编译方案可能更具优势。 该研究团队通过对两类主流表面码编译方案的典型案例进行资源成本分析，重点考察了横向场伊辛模型（多种几何构型）、Kitaev蜂窝模型，以及时变磁场作用下α-RuCl₃复合体系的动力学模拟。研究发现：（1）最优方案选择取决于采用量子信号处理算法还是Trotter-Suzuki算法；（2）在这些应用中，Trotter分解法采用直接克利福德+T编译可降低数个数量级的资源成本。研究结果揭示：表面码量子计算机不应采用单一编译方案，智能编译器应依据逻辑电路的高层特征（如平均电路密度、逻辑量子位数量、T门占比等）预测最优编译策略。