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量子放大器本质上是非线性系统，其性能极限由量子力学决定。在量子测量中，传统优化方法是在线性工作区间内最大化信噪比——这种目标虽适用于参数估计，但通常不足以完成更通用的任务（如任意量子态判别）。本研究证明，当测量链针对特定任务的代价函数进行端到端优化时，单次量子态分类任务可通过量子放大器的非线性工作模式获得性能提升。研究人员分析了一种包含态制备、低温非线性放大及室温有限噪声检测的超导读出架构，通过引入针对态判别任务的性能指标，不仅识别出非线性放大具有显著优势的工作区间，更阐明了最终限制分类保真度的性能权衡机制。该工作揭示了实用化非线性量子放大器在量子态判别中的应用价值，同时也为更宏大的研究计划迈出第一步——旨在建立通用框架，针对此类量子信息处理应用，实现非线性量子放大器在资源受限条件下的端到端优化。