连续变量量子网络中的混合级相变
量子网络（QNs）的发展长期由离散变量（DV）架构主导。然而，许多光学平台天然产生高斯态——连续变量（CV）系统的常见态，这使得基于CV的量子网络成为实现可扩展、芯片集成量子计算与通信的理想路径。为弥合已深入研究的DV纠缠渗透理论与其CV对应理论之间的概念鸿沟，该团队提出了一种高斯态-高斯态纠缠分布方案，可确定性传输双模压缩真空态跨越大型CV网络。通过统计物理方法分析该方案的集体行为，研究人员揭示了一种新型纠缠渗透形态——负值渗透理论（NegPT），其特征为采用有界的“比值负值”纠缠度量。该研究发现NegPT呈现混合阶相变，兼具全局纠缠的突变性与节点间长程关联性，这一独特行为使基于CV的量子网络归属于全新普适性类别，与DV系统存在根本差异。此外，这种跃变性导致基于CV的量子网络存在关键脆弱性：传统反馈机制在阈值附近会固有失稳，这对稳定大规模CV量子网络具有重要现实意义。该成果不仅统一了CV纠缠分布的统计模型，更首次揭示了CV系统独有的临界现象，为开发具有鲁棒性的反馈稳定量子网络提供了关键理论依据与实践指导。
