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量子态区分是量子信息科学与技术中的核心问题。与此同时，部分后选择已成为量子态工程的重要工具。该研究工作将这两个领域结合起来，探究部分测量能否在平均意义上提升对两个未知非正交纯态的区分性能。该团队提出普适性分析框架：两个未知态通过任意酉变换与处于纯态的环境集合发生相互作用，随后对某个输出模式实施以任意正算子值测度（POVM）建模的部分测量。通过经典通信将部分测量结果传递至未测量模式后，该模式将接受使错误概率最小化的最优POVM测量。虽然两个POVM实施局部操作，但由于允许模式间经典通信，该方案本质上属于“局部操作加经典通信”（LOCC）范式。研究结果表明：在所有可能条件态的平均意义上，最小错误概率无法低于原始输入态的区分最小错误概率。换言之，基于部分测量的先验态工程并不能提升平均区分性能。