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以电磁场编码的量子态（又称玻色子态）已广泛应用于量子传感、量子通信和量子纠错领域。当量子态无法通过稀疏泡利测量重构时，精确表征变得至关重要却又困难重重——层析成像需处理稠密测量基、高维希尔伯特空间，且常面临基于采样的数据。然而现有基于凸优化的技术效率不足，在扩展到大型多模系统时表现欠佳。 该研究团队探索了凸优化作为解决玻色子态层析问题的有效框架，提出三项提升效率与可扩展性的技术：高效位移算子计算、希尔伯特空间截断及随机凸优化，从而克服现有方法的常见局限。团队还专门针对飞行模式层析提出基于采样的凸最大似然估计（MLE）方法。通过对四模和九模飞行问题的数值模拟，验证了该方法兼具精确性与实用性。该工作为高维多模系统中的玻色子模式量子态重构提供了可靠工具。