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该研究团队提出了一种模块化解释器，用于PyTheus优化的量子网络，可自动分析和可视化通过自动化优化发现的复杂量子架构。该解释器通过提供功能角色识别、图论分析和物理意义可视化等鲁棒算法，解决了理解机器设计量子网络的关键挑战，适用于PyTheus生成的主要网络类别。 该解释器支持基于文件和内存中的网络表示形式，通过优先级分类自动识别光源、探测器、分束器和辅助设备，并生成协调的原生图形绘制与光学平台表示。研究人员通过两种互补方法展示了该解释器的能力：（1）分析新开发的五节点量子密钥分发网络，揭示分布式光源架构和双角色节点功能；（2）使用现有PyTheus案例进行全面验证，包括W4态生成、预示贝尔态制备和GHZ态网络。 在测试类别中，该解释器成功处理了不同量子网络架构中的复杂连接模式，避免可视化伪影，并提供架构一致性的验证机制。该工作的主要贡献是开发了鲁棒的模块化解释算法，能够分析PyTheus生成的主要量子网络类别，从而更好地理解自动化量子架构设计。