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在稀疏量子比特连接的超导量子设备上，对长程双量子比特门进行编译会插入额外的SWAP门，从而增加硬件成本和执行误差。通过准概率分解（QPD）进行门切割可以移除选定的双量子比特门，进而减少路由开销，但其采样成本使得切割位置的选择至关重要。该工作提出TW2S，一种仅基于图的二阶段门切割选择方法，该方法在电路交互图上运行，无需在选定时进行后端特定的编译。第一阶段分析最小填充消除迹，并根据边对树宽上界的贡献对其进行评分。第二阶段通过带度惩罚的边介数中心性对候选边进行排序，以识别路由瓶颈。在经编译至IBM的FakeSherbrooke后端上的网格图、瓦茨-斯特罗加茨图、杠铃图以及随机块模型基准测试中，当交互图包含可识别的稀疏切割时，TW2S始终优于随机切割选择。其优势并非由绝对的图密度决定，而是由适度的社区结构和可访问的社区间边决定。该团队进一步推导了一个均方误差盈亏平衡条件，表明在共享总采样预算下，仅当ECR减少足够大且信号强度足够强时，QPD才是有益的。在扩展的每子电路预算下，对信号强度的要求显著放宽。在J1-J2横向场伊辛模型的噪声模拟中，对于n=8的情况，TW2S实现了ΔECR = 47，而随机选择约为9，并且在测试的强信号区域中，该团队的估计误差低于未切割的基线，在增加采样预算时收益更大。这些结果将基于图结构的切割选择定位为一种实用的编译器端工具，用于将电路切割转化为有针对性的路由减少策略。