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纠缠熵是量子关联的基本度量，也是支撑量子信息与多体物理研究进展的关键资源。该研究团队在一维费米-哈伯德系统中引入不对称外势后，揭示了势垒后方粒子数与二分纠缠熵之间的普适关系。通过采用新型机器学习架构——科尔莫戈罗夫-阿诺德网络，该工作实现了跨相互作用强度范围的近完美预测精度。此外，研究人员提出了一种类似二元熵的简洁解析表达式，可定量描述固定参数下观测到的关联规律。这些发现为表征输运现象中的量子关联开辟了新途径，并为预测量子系统中纠缠演化提供了强大框架。