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该研究提出了一种适用于任意离散随机源的新型模块化去偏技术，解决了从固有缺陷的物理过程中可靠提取高质量随机性的根本难题。该技术通过累加来自有偏源的多个独立试验的结果，并对可能结果的数量m取模来工作。研究团队利用概率生成函数和单位根构建了一个严谨的理论框架，证明了这一简单操作能确保输出分布在{0,1,…,m−1}上以指数速度收敛到理想均匀分布。一个关键理论成果是该方法的显著稳健性：即使在任何初始偏置（前提是所有结果具有非零概率）下，甚至在物理系统中常见的非平稳条件或时间依赖性噪声的情况下，收敛性依然得以保持。解析界定量化了这种指数收敛速度，并通过数值模拟进行了实证验证。该技术因其简单性、强大的理论保证、稳健性和数据效率，特别适合在量子环境中实际应用，例如基于空间光子检测的量子随机数生成器（QRNGs），为提取高质量随机性提供了一种对实验缺陷具有弹性的高效方法。该工作为量子信息科学领域贡献了一个有价值的工具。