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经典信息论中一个广为人知的事实是：任何确定性程序都无法从任意熵源中提取接近理想的随机性。然而，若掌握熵源的额外先验信息——例如该熵源是一系列独立伯努利试验——则确实存在确定性提取器。对于量子熵源（除经典随机变量外还需考虑量子侧信息），近期研究[C. Foreman和L. Masanes, Quantum 9, 1654 (2025)]首次探索了利用其结构先验信息的方法。该工作给出了适用于无记忆设备且达到足够高CHSH分数的设备无关随机性生成的确定性提取器。本研究中，该团队将其构造扩展至制备-测量场景。具体而言，研究人员证明：在制备量子态满足重叠假设的半设备无关设定下，所考虑的函数同样可作为无记忆设备的提取器。随后，该研究团队在一个新型且具有实验相关性的行为族上模拟随机性生成协议，观察到在仅7×10³轮次时已能获得正密钥率。