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该研究团队公布了量子设备校准优化算法的综合研究成果。作为自动化启动、调谐和系统识别持续研究的一部分，研究人员在高度模拟真实实验挑战的仿真环境中，对多种优化器进行了广泛测试。基准测试包含Nelder-Mead等传统算法和最先进的协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)，分别在低维场景（代表当前参数有限的优化控制协议中使用的简单脉冲波形）和高维场景（反映多参数复杂控制脉冲的需求）中进行评估。基于实验结果，该工作推荐CMA-ES算法，并通过实证数据证明其在所有测试场景中均具有卓越性能。