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该研究团队探讨了在线性光学环境下生成光子图态的方法，其中利用序列化的非确定性融合测量将小型线性簇态构建为大规模图态，并开发了一个通过融合网络图论表征来优化构建过程的框架。研究提出了适用于线性簇资源态及I型/II型融合的图态生成协议，这些协议能自适应融合失败情况——即重复利用剩余图态继续完成构建过程。为评估硬件成本，研究人员将协议建模为有限马尔可夫过程，由此将成功所需的预期融合测量次数转化为首达时问题。随后采用多项式算法流程来优化任意图态：提取融合网络并寻找有利于降低平均首达时的融合排序方案。通过对不同初始资源态和融合机制（含50-75%成功率变化范围）的评估表明，相较于简单的“重复直至成功”协议，该策略能将融合开销降低数个数量级，尤其在现实融合成功率条件下效果显著。