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容错量子计算通常需要将任意量子电路编译到有限的通用门集（如 Clifford+T）中。作为基准方法，对角近似可用于合成单量子比特泡利旋转，在目标精度为 \( \epsilon \) 时，可生成一个 \(T\) 门数量为 \(3 \log_2(1/\epsilon)\) 的近似序列。幅度近似通过允许较大的残余误差（即绕正交轴的旋转），可将 \(T\) 门数量降至仅 \(1 \log_2(1/\epsilon)\)。在完整量子电路中，这些残余误差可以在后续近似前被吸收到相邻门中。在多量子比特的大型电路中，确定近似策略的最优分配方案是一个重大的组合优化难题。在本研究中，我们提出了一种线性时间算法，可保证为该问题提供最优解。我们证明，在电路中分配幅度近似与对角近似的问题，在形式上可映射为具有空间变化场的经典一维伊辛模型。通过最小化该哈密顿量的能量，我们无需指数级开销即可确定每个旋转的最优近似配置。将我们的方法与标准对角近似在随机量子电路上进行基准测试，观察到总近似电路门数平均减少26%，这为在近期及容错架构上实现量子算法带来了显著的效率提升。