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算法与硬件协同设计的编译优化对于近期量子程序的高效部署至关重要。该研究团队通过中性原子动态可编程量子比特阵列（DPQA）的编译案例研究，展示了量子数据编码协议QCrank的实现——该协议能将序列化实数经典数据高效存储在量子态中。研究揭示了如何利用中性原子阵列的核心特性（高量子比特数量、操作并行性、多区域架构及原生可重构连接性）来指导算法部署，并识别出能通过硬件高效方式实现的算法与电路特征。 为评估硬件性能预期，该工作建立了基于参数化泡利通道的DPQA现实噪声模型，在Qiskit电路模拟器中实现后，测试了QCrank在6-20个量子比特中写入并读回24-320个实数的准确度。通过将DPQA模拟结果与Quantinuum H1-1E的仿真性能及IBM Fez的实验数据进行对比，突显了动态可编程量子比特阵列在精度扩展方面的显著优势。