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预测未来量子计算机的实际加速效果已成为量子计算领域的重点研究方向。目前这类预测通常依赖于冗长的人工分析和数值模拟，且每次仅针对单一特定应用展开。该研究团队提出了一种名为Traq的理论方法，能够全自动地估算经典程序的量子加速效果，并提供可验证的保证。该方案包含三个关键组成部分：1）支持量子加速高级原语的经典编程语言；2）精细化成本分析模块；3）量子底层程序编译框架。其中，成本分析模块能以细粒度方式量化最终量子程序的复杂度上限：不仅涵盖非渐近信息，还能根据程序输入动态调整（而非仅提供最坏情况下的成本估算）。研究人员还开发了概念验证系统，并以与或树为原型开展了案例研究。