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量子纠缠是量子计算和量子信息处理任务中的关键资源。然而，由于无法直接从物理可观测量中提取，其量化仍是一个重大挑战。为解决这一问题，该研究团队研究了若干基于机器学习的模型，用于估算双量子比特及三量子比特系统中的纠缠量。研究人员将测量结果作为输入特征，以纠缠度量作为训练标签。这些模型无需完整态信息即可预测纠缠度，这证明了机器学习作为表征量子纠缠的高效强效工具的潜力。