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量子信道通常不具有可逆性。准逆信道能够部分恢复输入态，但其解析结果仅能在特定参数空间内获得。该研究探索了神经网络在任意信道参数值下寻找量子比特信道准逆的潜力，同时确保准逆保持为物理可实现的量子操作。研究人员提出了一种基于修正迹距离平方均值（MSMTD）的物理启发式损失函数。通过采用缩放后的迹距离，确保神经网络不会增加量子态布洛赫矢量的长度，从而保证网络行为符合完全正定且保迹（CPTP）量子信道的要求。通过对训练完成的神经网络进行量子过程层析，该团队获得了准逆信道的克劳斯算子。