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传统系外行星大气研究主要依赖前向模型，通过精细调节大量化学和物理参数来解析计算行星光谱。然而参数空间的高维度特性常导致巨大的计算开销。该研究团队提出了一种创新性的大气特征反演方法——基于量子极限学习机（QELMs）技术。QELMs是一种将量子系统作为数据处理黑箱的量子机器学习方法。该工作构建了利用QELMs提取系外行星大气特征的框架，采用了一种适合近期量子设备的本质容错策略，并通过在IBM Fez量子处理器上的直接实验验证了其容错能力。研究人员展示的QELM架构揭示了量子计算在天文数据分析中的潜力，有望在近期解锁新的计算工具，为系外行星大气研究实现更快速、高效且精确的建模。