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量子测量具有固有的噪声特性，这会妨碍可靠的纠缠态检测，并限制量子技术的可扩展性。虽然现有的误差缓解和校正策略能够应对这一问题，但它们通常需要过高的资源开销。该研究团队提出了一种基于机器学习的方法，即使在不完美的测量条件下也能实现抗噪声的纠缠态分类。通过使用在泡利测量提取特征上训练的支持向量机（SVM），研究人员开发出一种鲁棒性最优纠缠见证（ROEW）方法，该方法在未知测量噪声下仍保持有效性。通过针对最坏情况误差优化SVM参数，该方案的分类准确率显著优于传统方法。数值实验表明，即使在测量误差超过10%的情况下，ROEW也能通过最少的测量实现高保真纠缠检测。该工作将机器学习与量子信息科学相结合，为抗噪声量子表征提供了实用工具，并推进了基于纠缠的技术在现实环境中的可行性。