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图态是一类重要的纠缠态，作为量子网络中分布式信息处理与通信的关键资源。该研究团队提出了一种利用贝尔采样子程序来表征网络中分布式噪声图态在图基下的对角元素的协议。相较于使用非纠缠单量子比特测量的直接对角估计方法，该方法在可扩展性方面具有显著优势。具体而言，研究人员证明了估计完整对角元素向量所需的样本复杂度与量子比特数呈线性关系（𝒪(n)），相较于已知最佳直接估计方法的𝒪(2ⁿ)标度实现了资源开销的指数级降低。此外，该工作表明全局特性（如态保真度）的估计样本复杂度与网络规模无关。最后，数值结果表明实际估计效率优于理论推导边界。该研究由此建立了一种在现实实验条件下高效估计大型网络中噪声图态的前沿技术。