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量子态层析领域长期存在一个固有认知：混合态的估计难度远高于纯态。这一观点在数学层面得到了印证——混合态算法始终需要比纯态算法更复杂的设计与分析技术。该研究团队提出了一种颠覆性方案证明：与这一传统认知相反，最先进的混合态层析技术其实能自然而简洁地从纯态算法中推导出来。 研究人员分析了下述策略：给定未知态ρ的n份副本，先将其转化为纯化态|ρ⟩的副本；运行纯态层析算法生成|ρ⟩的估计值；最终输出ρ的相应估计值。其中纯化子程序借鉴了Tang、Wright和Zhandry提出的“橡果技巧”。基于此策略，该工作首次实现了所有参数维度上均达到样本最优的层析算法。对于秩为r的d维量子态，仅需n=O((rd+log(1/δ))/ε)个样本就能以至少1-δ的概率输出保真度ε-接近的估计值。该算法同时具备多项式门复杂度，成为首个即使仅考虑维度d也保持样本最优的门高效层析方案。 值得注意的是，该方法几乎能复现混合态层析的所有现有成果，包括有限纠缠态层析、经典阴影和量子计量学等应用场景。其证明过程极为简洁，彻底消除了混合态与纯态层析在概念难度上的鸿沟。该成果还阐明了纠缠测量在混合态层析中的作用机制：算法中唯一需要跨副本纠缠的步骤就是纯化过程，这表明纠缠对于层析的价值本质在于实现一致性纯化。