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超图划分是分布式量子计算（DQC）编译器中的核心组成部分。然而，由于现有量子基准测试套件规模有限，许多划分研究依赖随机量子电路作为评估工作负载。本工作中，该团队探究了此类基准测试实践能否真实反映划分器性能。该工作评估了来自三种电路来源（真实算法电路、结构化生成电路和完全随机电路）的多种先进超图划分策略。结果表明，随机电路会显著扭曲划分评估结果：它们会夸大切割成本，改变跨量子处理单元（QPU）数量和电路规模的扩展趋势，并改变划分策略的相对排名。相比之下，结构化生成电路的失真程度显著降低，其在成本、扩展性和策略排名方面更接近真实工作负载行为。这些发现表明，基准选择直接影响DQC研究中的方法论结论，而随机电路可能为编译器设计提供误导性指导。