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估算随时间监测的开放量子系统的状态，需要整合历史测量数据（滤波）以及为提高精度引入未来测量数据的处理（平滑）。虽然经典平滑问题在贝叶斯框架下已有成熟理论，但其量子推广一直存在挑战，导致出现了多种互不兼容的解决方法。该研究团队通过建立量子态平滑的完备反向预测框架，成功弥合了这一概念分歧。研究表明，现有理论均可视为本框架下的特例，对应着不同的扩展先验信念。该理论不仅统一了该领域认知，还自然拓展至更广泛的场景类别。研究人员进一步探究了具有相同边缘分布的不同先验条件下的更新行为，并证明平滑态平均熵的上下界分别由Petz-Fuchs平滑态和CLHS平滑态实现。这一成果证实量子态平滑本质上属于反向预测过程，最终使其与经典平滑理论建立了更紧密的对应关系。