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近年来，基于不同优化技术的控制方法为量子系统中信息处理的可能性开辟了新途径。在探索量子态传输时，必须实现更快的传输速度以避免多种退相干源对传输过程造成的有害影响。特别是利用强化学习设计分步外部控制序列的方法，可在较短时间内获得优质的传输策略。该研究团队提出了两种通过外部控制调控量子比特链中量子态传输的方法：第一种采用广为人知的遗传算法生成外部控制序列，第二种则采用强化学习的改进方案。遗传算法在保持与强化学习同等短时传输的同时，其传输保真度更胜一筹。然而当控制脉冲存在时序偏差、控制设备缺陷或其他相位退相干干扰时，强化学习方法展现出更强的抗噪鲁棒性。该工作明确界定了每种方法在调控任意量子比特态传输时的最优适用场景。