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端到端纠缠分发是未来量子网络的一项关键能力，可支撑分布式量子计算、量子传感器网络和安全通信等应用。因此，对其开展现实且高效的仿真，对于量子网络设计以及评估网络运行特定应用的能力至关重要。该工作提供了相关工具，用于提升量子网络中纠缠生成仿真的规模与真实性。通过推导解析结果，该工作可直接返回所选纠缠生成协议的成功概率、输出态及对应保真度，同时综合考虑影响协议的多种噪声源。随后，这些结果被整合并精简至最流行的量子网络模拟器之一SeQUeNCe的升级版本中。升级后的模拟器通过减少超过60%的计算时间提升了可扩展性，同时支持多种现实噪声源，包括不完美模式匹配、暗计数和不完美存储器初始化。该模拟器还使用真实实验数据进行了基准测试，能够复现选定实验的平均纠缠生成时间和最终态保真度。总体而言，这些成果可增强当前量子网络仿真能力，助力大规模网络发展，为未来量子互联网铺平道路。