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该研究团队利用柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络设计了一个可解释的量子纠缠检测模型，能够针对九参数双量子比特态系统实现纠缠判定。该网络作为纠缠见证者，在区分纠缠态时达到了94%的准确率。通过分析KAN模型的输出函数，研究人员进一步探索了各参数（特征）对纠缠识别的贡献度，据此实现特征重要性排序并剔除次要参数。这项工作最终开发出新型纠缠见证函数，仅需部分特征即可完成评估，从而避免了完整量子态层析的技术需求。