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该研究团队提出了一种受量子信息启发的多元时间序列分析框架，用于解析复杂系统。该方法将系统状态编码为密度矩阵，从而实现对高阶相关性和依赖关系的紧凑表征。这种形式化表达能够：精确量化时间序列间的相对影响、追踪其对外部扰动的响应、并定义无需降维的恢复时间尺度。通过运用量子信息理论中的保真度等工具，该方法天然捕获了超越成对统计的高阶共波动特征，为高维动力学中的韧性与相似性提供了整体性描述。研究人员在9维改进型Lorenz-96模型生成的合成数据上验证了该框架，并在真实气候数据中展示了其应用价值——通过分析全球九个区域的温度异常数据，量化了截至2025年7月的每个288个月时间窗口相对于1850-1874基准期的差异程度。