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在本工作中，研究人员探讨了修正版Caldeira-Leggett模型的非马尔可夫特征，该模型是近期提出的一种计算高效的框架，旨在捕捉标准Caldeira-Leggett模型的核心物理特性。尽管这一有效模型此前已在退相干与环境诱导超选择方面得到验证，但其复现记忆效应的能力仍有待探索。通过利用该模型显式追踪系统与环境自由度的能力，该团队从信息回溯的角度对非马尔可夫性进行了详细刻画。研究人员评估了系统-环境关联的建立过程以及环境状态的相应改变，并给出了约化动力学中可区分性恢复的定量上界。通过比较迹距离和Jensen-Shannon散度的平方根等不同可区分性度量，结果表明：虽然关联主要对耦合强度敏感，但环境状态的变化更受温度影响。该分析进一步证实了基于可区分性的非马尔可夫性方法的物理诠释，并确认该Caldeira-Leggett模型变体是探索量子力学中不同基本现象微观起源的可靠工具。