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量子纠错（QEC）是可扩展量子计算的关键技术，但重复的症候测量周期占据了其主要时空与硬件成本。尽管稳定子算符彼此对易且允许多种有效执行顺序，但在实际噪声条件下，不同的调度方案会导致差异显著的误差传播路径，从而造成逻辑错误率的巨大波动。除表面码外，针对其他编码的症候测量调度方案仍属研究空白。该研究团队提出AlphaSyndrome——一种基于最少假设（相互对易的稳定子算符与启发式解码器）的通用对易稳定子码症候测量电路自动合成框架。该框架将调度问题转化为优化目标：通过调控误差传播路径（i）避开接近逻辑算符的模式，同时（ii）保持解码器可校正范围。采用蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法，结合编码结构与解码器反馈，对测量顺序和并行性进行探索。实验表明：在多种编码类型、尺寸及解码器条件下，相较深度最优基线，AlphaSyndrome平均降低80.6%（最高达96.2%）逻辑错误率；其性能不仅匹配谷歌手工优化的表面码调度方案，更超越IBM为双变量自行车码设计的调度策略。