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该研究团队重新审视了将Lindbladian模型与量子过程层析成像输出结果拟合的问题。此前一系列理论研究通过考察是否存在接近层析估计转移矩阵对数矩阵的Lindbladian生成元来解决该问题。这项技术必须考虑矩阵对数的不唯一性，因此通常需要检查对数函数的多个分支。与之形成对比的是，据我们所知，所有针对真实实验数据的Lindbladian拟合实践演示都避免了对数搜索，转而采用直接数值优化或针对特定实验实现的临时方法。 在本工作中，研究人员提出对数搜索的算法改进，证明该方法可实际应用于当前量子计算硬件的相关场景。该团队还结合门集层析成像技术强化了Lindbladian拟合任务，以提高对态制备与测量（SPAM）误差的鲁棒性——这类误差可能干扰对目标过程基础模型的估计。研究人员采用多种现实误差模型的模拟层析数据对技术进行了广泛基准测试，随后在真实超导量子比特硬件采集的层析数据上演示了该技术的应用。