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该研究团队提出基于测量的量子扩散模型，通过随机弱测量构建经典与量子扩散理论间的桥梁。该测量方法在保持轨迹层面纯态的同时，通过系综层面诱导退极化效应，自然生成随机量子轨迹。研究解决了两个量子态生成问题：纯态系综的轨迹层级恢复与混态的系综平均恢复。针对轨迹层级恢复，该工作证明量子评分匹配在数学上等效于学习逆过程的酉生成元；对于系综平均恢复，研究人员提出有限关联长度态对应的局域佩茨恢复映射，以及适用于一般态结构的经典阴影重构方法，二者均具备严格误差界。该框架将佩茨恢复映射确立为逆向福克-普朗克方程的量子推广，为量子恢复通道与经典随机可逆过程建立了严格关联。此项工作为量子态生成开辟了新途径，在“量子信息科学”领域具备潜在应用价值。