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随机化编译协议最近作为传统确定性Trotter-Suzuki方法的替代方案而受到关注，其潜在优势在于能减少电路深度和资源开销。这些协议根据哈密顿量项的强度（通过迹范数衡量）来确定门操作概率。然而，单纯依赖迹范数定义采样分布可能并非最优选择，特别是在涉及无界算子的连续变量和混合变量系统中，量化哈密顿量强度存在挑战。该工作提出了一种自适应随机化编译算法，通过哈密顿量项的低阶矩测量动态更新采样权重，将更高概率分配给具有较大不确定性的项。这种方法在不显著增加门数量的情况下提高了精度，并通过解决无界哈密顿量项强度表征难题，将随机化编译拓展至连续变量和混合变量系统。数值模拟验证了该方法的有效性。