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动态电路利用中间电路测量的实时结果，通过经典控制器进行处理，以在电路执行过程中调整后续操作。这种相对于静态电路的额外灵活性是有代价的。中间电路测量通常比幺正门操作更慢且噪声更大。此外，经典前馈需要在量子处理器（QPU）与经典控制器之间交换信息，这会引入延迟，从而削弱动态电路的实际性能。该团队提出了一种编译时优化框架，在保留动态电路语义的前提下，减少其中经典控制的使用。该框架的核心在于采用静态分析，通过将经典信息与量子态一同传播来符号化执行电路。通过将这种经典-量子信息与扩展了模拟经典前馈的概率控制的概率电路模型相结合，该团队获得了动态电路的中间概率表示。在这种表示中，中间电路测量和经典控制操作可以被移除或重写为纯粹的幺正操作和概率组件。与仅针对中间电路测量的现有编译时优化相比，该方法适用于更广泛的一类动态电路，这些电路可用现代量子编程语言表达。该团队在随机生成的动态电路上评估了该框架，实现了约50%的经典前馈减少，在有利设置下甚至获得了更高的减少比例。