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“电路编织”是一类通过将目标量子电路分解为更小的子电路，从而在有限尺寸量子设备上实现大规模量子计算的技术。然而，该方法通常会在切割位点数量上产生指数级的测量开销，且这种缩放关系是否本质不可避免仍属悬而未决。例如，在基于准概率分解（QPD）的传统电路切割方法中，重缩放因子会导致对切割数量的指数依赖。本工作证明这种指数缩放并非普适现象：对于树状结构量子电路，通过级联量子层析协议可规避该问题。 研究团队首先针对树深度为1（两层）、最大分支因子为R、每条边键维度不超过d的树状电路，提出在加性误差ε范围内估算可观测量期望值的方法。该方案利用量子层析为每条切割边构建局部分解，从而消除传统QPD中的重缩放因子，转而引入由层析采样量控制的偏差。当切割R条边时，包括层析成本在内的总测量次数仅为O(d³R³ln(dR)/ε²)。随后将该树深度1的案例推广至深度L≥2的通用树结构，针对完全R叉树提出的算法总测量成本Õ(d³K⁵/ε²)随切割数量呈多项式增长。 最后通过信息论分析表明，在可比拟的树深度1场景下，传统基于QPD的线切割方法至少需要Ω((d+1)ᴿ/ε²)次测量。这一指数级差距凸显了基于层析的构建方法对于降低混合量子-经典计算中测量开销的重要意义。