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该研究团队介绍了一种基于QuTiP的紧凑型模拟框架，用于建模与具有记忆效应的结构化环境耦合的开放量子系统。该方法将环境建模为具有可调连接的分层量子比特有限集合——既可视为物理实现也可作为概念化表征，而非传统连续体模型。这种显式建模能直接控制非马尔可夫动力学，并通过系统观测量的快速傅里叶变换(FFT)实现谱诊断功能。基于三角形环境基元及其扩展的六量子比特各向异性分形结构，研究人员展示了如何用谱指纹编码环境拓扑结构与记忆深度。随后可采用主成分分析(PCA)和梯度提升等标准机器学习工具，推断环境参数并评估异常点(EPs)邻近度。研究结果表明，谱分析可作为贯通理论、模拟与实验的量子平台无关统一工具，既便于学生理解量子硬件中的相干损耗与记忆流动机理，又具备实验相关性。该工作将结构化环境视为协作伙伴而非需消除的噪声源，通过受控记忆及离域化信息流实现工程化量子动力学。除诊断功能外，该框架还提供了模块化、可复现的教学平台，学生可将FFT谱特征与轻量级机器学习(如PCA和梯度提升)结合，提取开放系统与非厄米动力学中数据丰富且可解释的特征标记。最终，该团队将其定位为教育工具。