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具有高级拓扑结构的光子图态能够支持基于测量的量子计算、分布式量子传感以及量子互连。然而，光子图态的高效生成受限于光子纠缠操作的概率性，以及生成速率对资源成本的指数依赖。本研究将光子图态合成视为一个考虑成本的分解问题，利用局域克利福德（LC）等价性，在分解前识别目标图态更有利于合成的表示形式。具体而言，该工作提出了成本感知融合分解（CFD）——一个三阶段启发式框架，将目标图态分解为环、星型和线性基元，并通过I型融合操作进行组装，以最小化融合开销和物理量子比特消耗。进一步研究表明，选择LC等价类中边数最少的图态，可作为接近最优合成的有效代理：在许多情况下，该选择在CFD下与LC等价类内观测到的最佳生成速率一致，在其余大多数情况下也与之接近。对图态轨道数据以及二维和三维晶格图态的数值评估表明，与基准构造相比，CFD可将资源开销降低高达84.6%，并使光子生成速率提升多个数量级。这些结果表明，将结构感知的基元分解与LC等价性相结合，是一种实用且可扩展的光子图态合成策略。