量子纠缠是量子技术的基石，能使量子设备在性能上超越经典系统。然而，由于希尔伯特空间随粒子数量呈指数级增长，检测高维系统中的纠缠态仍是重大挑战。该工作采用机器学习对纠缠态与可分离态进行分类，重点研究经典Fisher线性判别分析（FLDA）的应用。通过将经典统计学习技术适配于量子态判别分析，研究人员提出了理论框架、实际实施策略以及FLDA在此领域的优势。该团队系统评估了该方法对不同量子态的判别性能，验证了其作为高效量子态分类工具的有效性。最终，该研究以高精度完成多量子比特态的分析，并实现了这些量子态的准确分类。
