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该研究团队探讨了在概率精确和确定性近似两种设定下，将任意量子态和量子信道分别提升为纯化态和Stinespring扩张的任务。研究通过量子纯化机器的通用框架对此任务进行形式化描述——这类机器在给定有限次黑盒输入的副本或使用次数后，旨在输出对应的纯化态或Stinespring扩张。在概率精确设定中，研究发现普适性并非排除这类转化的必要条件：仅要求机器以非零概率纯化两个不同秩的输入，就足以表明其无法用线性正映射来描述。这一简明论证揭示了量子理论的基本限制，并由此推导出有限副本条件下普适概率纯化的不可能性。 在近似设定中，研究人员允许使用不强制产生纯输出的通用机器。以最小平均误差作为评价指标，研究推导出多种物理动机策略的解析性能表达式，以及可实现误差的通用上界（该上界在特定条件下达到紧致）。分析揭示了一个权衡规律：在环境维度较大时，产生纯输出的策略（其中被证明最优的是输出完全退极化信道最大纠缠纯化的固定策略）表现最佳；而在环境维度较小时，通常产生非纯输出的附加环境策略更具优势。