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该研究团队探讨了多种量子控制策略，涵盖开环协议与先进自适应方法。这些方法既适用于少量量子比特场景，也能自然扩展至多量子比特系统。研究人员通过核心量子任务进行基准测试：纠缠态保持/生成，以及无序量子行走中的定向量子传输。所有模拟均在包含非马尔可夫色噪声、系统缺陷及马尔可夫林德布拉德方程的严苛环境中完成。 结果显示，确定性协议在纠缠生成/保持方面表现卓越，特定脉冲配置下甚至超越强化学习优化方案；而高阶方法则呈现显著的专业化特征。对于纠缠保持任务，融合物理先验知识的量子纠错-动态解耦混合协议（QEC-DD）展现出最优稳定性与效能。相反，在动态解耦、Floquet工程、快速纠缠生成或相干传输等需要发现非平凡控制序列的任务中，无模型强化学习智能体始终能找到更优解。 该工作进一步揭示控制脉冲包络是主动塑造控制景观的关键因素，它决定了所有协议的实现难度，同时突显了强化学习智能体的适应能力。研究结论表明：高保真量子控制的未来在于物理启发式设计（如鲁棒混合方法）与自适应机器学习专业化优化能力的融合，二者相辅相成方能实现最优控制效果。