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量子网络应用性能的关键在于分布式纠缠的结构与质量。该研究团队提出了一种可扩展的高效方法，用于揭示未知量子网络的拓扑信息并同时量化纠缠。该方案通过仅对每个量子比特执行两次局域测量，利用具有操作意义的熵不确定性这一关联度量来实现。更重要的是，当集成各节点测量结果时，结合不确定性度与互信息量可直接计算任意两节点间的二分源数量，这一能力超越了单独使用任一方法的效果。此外，研究还融合了包括概率性误差消除（PEC）和虚拟蒸馏（VD）在内的量子误差缓解技术——这些原用于抑制单一期望值偏差的技术——来降低熵相关量中的误差。研究发现PEC能有效消除关联估算中的偏差，而VD则将允许有效二分纠缠认证的退极化噪声强度从8.8%提升至26.4%，显著增强了实际场景中对偏差诱导噪声的鲁棒性。该方案适用于多种平台，有望推动未来关于量子网络优势开发利用的研究。