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该研究团队研究了具有记忆特性的经典-量子混合信道，并证明采用Arıkan结构的极化码能在两种关键噪声模型下达到经典容量：（i）量子比特擦除信道；（ii）接收方掌握信道状态信息时的幺正量子比特噪声信道。其中信道记忆性由离散时间、可数状态、非周期性、不可约且正递归的马尔可夫过程控制。该工作通过结合两项现有成果达成这一结论：一是针对有限状态、非周期且不可约马尔可夫过程建立的经典极化编码理论保障[FAIM]；二是最新发现的关于传输经典信息时，马尔可夫幺正信道与擦除量子信道无需纠缠即可达到容量的特性。更广泛而言，这项研究证明：对于最优编码策略本质为经典方案的记忆性经典-量子混合信道，极化码能够逼近信道容量极限。