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这篇论文研究的是开放量子记忆系统，旨在近似保留量子信息（如初始动态变量或需在有限时间区间内存储的量子态）。在量子动力学的海森堡绘景中，系统变量相对于初始值的偏差可通过可处理的矩动力学进行闭式计算——对于开放量子谐振子，其服从线性Hudson-Parthasarathy量子随机微分方程；而对于有限能级量子系统，则服从拟线性方程。这种可计算性被用于最新提出的最优性判据中，通过调整系统参数，使得当均方偏差达到给定临界阈值时，记忆退相干时间达到最大化。该研究将记忆退相干时间最大化方法的应用范围扩展到先前考虑的低阈值渐近近似之外，并适用于由Lindblad主方程控制的约化系统态之薛定谔型均方偏差泛函。该工作将此方法与有限时间域内均方偏差泛函的最小化及其折现形式相关联——后者通过泊松存储请求流下的平均性能来量化量子系统作为临时记忆体的效能。