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表征量子动力学对于量化量子过程的任意属性至关重要——例如其展现量子力学动力学或生成纠缠的能力。然而现有方法所需的实验配置数量会随系统规模增长，从而导致实验误差产生伪影。该研究团队提出了一种近似优化方法，仅需两组互不正交基即可计算属性测量的上下界并重建相应过程，从而估算属性指标。这种与系统尺寸无关的特性可防止误差累积，实现对本征量子动力学的表征。与量子过程层析相比，该团队在光子融合和受控非操作上进行了实验验证，结果表明在将所需泡利实验配置数量从81项（光子融合）大幅缩减至10项、受控非操作缩减至2项的同时，仍能保持精确的资源估算。这些成果证明该方法非常适合用于从芯片级量子处理器到长距离量子网络等各种架构中的动力学属性估算。