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伊辛机（Ising machines）是专为最小化经典伊辛哈密顿量能量而设计的物理平台，但如何访问特定激发态仍是兼具基础研究意义与实际应用价值的开放挑战。本文证明，由克尔参量振荡器（KPOs）构成的网络可天然实现伊辛选择器功能。通过调节参量泵浦与振荡器共振频率之间的失谐量，该系统可被引导至基态、最高能态或目标中间激发态附近。超越平均场理论，基于截断维格纳近似的数值模拟表明，噪声引入仍能保持能态景观的能量结构。目标态在伊辛谱中出现的概率相较其他能态呈指数级增强。该团队的研究确立了泵浦-腔失谐作为调控整个伊辛能量景观的操纵旋钮，为玻尔兹曼采样、问题难度表征以及组合优化问题的谱分析开辟了新路径。