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多时间量子过程的关联结构（可通过量子梳简洁描述）是众多量子信息协议与控制任务的重要资源。受量子态研究方法的启发，该研究团队引入了一组满足单调性的量子过程实用价值度量指标，从而克服了先前基于态的方法的局限性。将这些度量指标应用于开环控制下的量子过程降噪问题时，研究证明它们表征了过程可能展现的最大时间互信息量。此外，该工作还分析了这些指标的资源组合特性，并将其与新近提出的广义梳散度概念建立关联。最后，基于这些新度量指标，研究人员重新阐释了《npj Quantum Information》第9卷第104页（2023年）关于动态解耦与非马尔可夫记忆关系的数值研究发现——原研究因采用不充分的资源度量指标而产生偏差，但证实其核心结论（将动态解耦解读为资源提纯过程）仍保持成立。