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该研究团队考察了双量子比特在相关振幅阻尼通道作用下，贝尔态、维尔纳态及最大纠缠混态中量子关联的演化规律。研究核心在于评估纠缠作为量子信息协议关键资源（如稠密编码、量子隐形传态及EPR导引）在噪声环境中的鲁棒性。此外，研究人员探究了量子失协、相干性等其他量子关联的行为特征，系统分析了它们在退相干过程中的层级关系。为抑制信道的不利影响，该工作采用弱测量与量子测量反转（WMR）方案，对比了单量子比特与双量子比特WMR技术的保护效果。结果表明：双量子比特WMR协议在保持量子关联方面显著优于单量子比特方案。研究团队进一步运用神经网络模型深化了不同量子关联度量间演化关系的分析：基于MATLAB平台构建含3个隐藏层（共80个神经元）的人工神经网络，采用Levenberg-Marquardt算法训练后，成功通过其他关联量预测迹距离失协，且预测误差较低。神经网络权重分析还表明，共轭度和EPR导引对失协预测准确性的正向贡献最为显著。