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量子过程表征是实现量子系统全部潜力的关键。然而，量子过程层析成像需要大量资源，在大规模量子设备上难以实施。虽然已有研究探索了多种先进策略，但仍面临实验可行性和可扩展性挑战。针对该问题，该研究团队提出“影响采样”方法，仅需最多三个不同的单量子比特测试门，即可高效提取量子过程对量子比特子集的关键影响。通过光子平台实验，研究人员不仅验证了该方法在测试和学习量子联合过程（即判定量子过程是否仅作用于特定量子比特子集并学习该过程）中的有效性，还在更大系统中验证了其可扩展性。这些成果表明，影响采样是一种强大且可扩展的过程表征技术，为高效设备评估与噪声量子比特识别提供了新工具。