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并非所有纠缠态都能展现量子导引特性，而判定给定纠缠态是否具有可导引性是量子信息理论中的关键问题。核心挑战在于验证是否存在能够复现任意测量生成的所有后测量集合的局域隐态模型。为此，该研究团队提出了一种基于机器学习的框架，通过批量采样测量和基于梯度的优化来构建最优局域隐态模型。研究人员通过分析两比特Werner态和两三维各向同性态的导引性验证了该方法：对于Werner态，该方法在三组泡利测量、任意投影测量和任意正算子值测量下均达到解析可见度边界；对于各向同性态，该方法在任意投影测量下达到已知解析边界。该工作进一步探究了这类态在任意正算子值测量下的导引性，结果表明正算子值测量在揭示此类态的导引性方面可能优于投影测量。