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该研究团队提出并验证了一种机器学习辅助方案，用于对量子系统所受经典噪声的时空相关性进行分类，使用两个相互作用的量子比特作为探针。研究人员根据马尔可夫性和空间相关性考量了不同类别的噪声，通过利用相干布居数转移方案在三种不同驱动条件下的敏感性，仅需测量最终转移效率即可区分各类噪声。该方法以最少的实验成本实现了约90%的分类准确率。