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原子重排任务在过去十年中已成为发展中性原子量子处理器的基本构建模块。然而，尽管近期涌现出许多旨在实现优异渐近缩放特性的算法研究，但目前仍未开发出针对任何重排任务的时间最优算法。此外，现有算法既无开源代码可供复现或基准测试，也缺乏支持新重排方案开发的工具。 为弥补这一不足，该研究团队开发了一个开源仿真框架，可在可定制化噪声模型下实现算法的开发、比较与基准测试。通过该框架，研究人员实现了以下突破：a) 数值化提取时间最优重排算法的缩放下限，并与现有启发式算法进行对比；b) 开发出一种朴素的双物种算法，能以接近100%的成功率制备任意目标态。 该工作期望通过此框架为学界提供研究原子重排的通用工具，降低新实验团队的技术准入门槛，并推动逼近时间最优缩放特性的算法研发进程。