量子科技中心_量科网

量子网络的表征对于理解能量和信息如何在复杂系统中传播具有基础性意义，其在控制、通信、误差缓解和能量传输等领域均有重要应用。该工作探索了在连续时间量子行走框架下利用外部探针推断网络拓扑结构的方法——当单个量子激发态以强烈受拓扑影响的模式穿越网络时，这些探针作为激发态的衰减通道，可视为对网络动力学进行间接测量。通过采用遗传优化算法，研究团队证明探针收集的数据能以高成功率重构任意量子网络的拓扑结构，其性能仅受限于大规模网络所需的计算资源。此外，研究发现增加探针数量能显著简化重构任务，揭示了探针数量与所需计算能力之间的权衡关系。