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该工作提出了一种基于Kraus表示的可微分量子通道几何参数化方法，能高效探测未知量子通道。研究人员重点探索了该方法在求解量子通道拟逆方面的可行性——对于复杂噪声过程，解析求解往往十分繁琐且通常仅适用于有限参数范围。在这方面，基于机器学习的算法已成功应用于寻找量子通道的拟逆解。该方案将量子通道空间构建为单位超球面，利用该空间中相互约束的单位向量分量来构造物理有效的量子通道。通过满足辛约束条件、向量正交性及单位长度等要求，即可保证通道的完全正定性和保迹特性。通过在参数空间上采用基于保真度的损失函数进行梯度下降，该方法被证明能有效优化各类量子通道（不限于单量子比特系统）的拟逆解。