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设计可扩展、耐噪声的多体纠缠控制协议是量子技术的核心挑战，这自然需要采用算法化合成相互作用参数而非手工设计门序列。该研究团队提出了一种智能化的约束感知控制框架，用于在重复相互作用（碰撞模型）架构中确定性生成对称迪克态|Dₙ^(m)⟩。该协议采用两个不相交量子比特寄存器间通过m个辅助"穿梭"量子比特介导的激发守恒部分SWAP碰撞，将迪克态制备转化为闭环设计问题：给定目标参数(n,m)，在实践约束下自动推断能最大化保真度的碰撞强度参数。具体而言，研究人员构建了一个针对寄存器内部与穿梭-寄存器间碰撞角度的双参数有界约束优化问题，并采用带L-BFGS-B算法的多起点策略求解，为每个目标态生成可复现的控制方案（优化后的γ_in、γ_sh参数及最小轮次收敛点）。这种方法无需投影测量，将碰撞纠缠生成从单激发（W态）领域扩展至任意m值情况。关键在于，该工作在不完美碰撞动力学条件下进行优化——包括序列中持续作用的随机相互作用缺失（碰撞丢失）和标准退相干通道等误差。引人注目的是，在较大误差范围内，优化控制器仍能保持高制备保真度；缺陷主要表现为所需碰撞轮次的适度增加。这种行为反映了可调控的竞争机制：噪声抑制关联性的同时，恰当选择的碰撞持续补充关联，使控制算法能够用时间换取保真度。该成果为稳健的确定性迪克态工程提供了自动化且物理透明的实现路径，并为将碰撞模型态合成与新兴量子平台集成提供了具体蓝图。