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该研究团队开发了一个基于Kirkwood-Dirac准概率分布的框架，用于量化相干性在一般性循环量子演化过程中对功提取的贡献。研究特别关注“反常过程”——当准概率分布呈现负值时，即使单个过程伴随能量增益，仍能提取功的反直觉场景。将此框架应用于经历单量子比特门和双量子比特门操作序列的量子比特时，研究人员确定了此类反常功交换发生的具体条件。进一步分析深层量子电路的准概率结构后，该工作建立了完整电路功统计量与组成门电路之间的组合关系。这项研究揭示了相干性在量子计算热力学中的作用，并为系统研究特定量子电路潜在热力学相关性奠定了基础。