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在量子信息几何中，冯·诺依曼熵与相对熵的曲率诱导出混合量子态空间上的自然度量。该研究团队利用该信息度量构建了一个量子态随机矩阵系综，并探究了其特征值密度与熵概率分布等关键统计特性。通过采样一类二分纯态，研究人员提出了一种生成这类基于熵的随机密度矩阵的算法，从而提供了不同于传统希尔伯特-施密特与布雷斯-霍尔系综方法的全新随机态生成方案。研究发现，该系综的显著特征在于其具有更高纯度，且在满秩态边界附近呈现更大的体积分布。这种基于熵的系综因此可用作高纯度体系下贝叶斯量子态层析的无信息先验分布，亦可作为量化有限深度量子电路中典型纠缠度的工具。