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该研究团队通过结合Jaynes-Cummings型相互作用，探究了有限维辅助系统在重复酉演化与条件测量下对振荡器网络的冷却机制。研究证明：当辅助系统为量子比特时，振荡器无法被冷却至近乎真空态，从而确立了两级调节器的“不可冷却定理”。突破此限制后发现，高维辅助系统具有双重维度优势——既可减少所需循环次数，又能有效冷却具有更高初始能量的振荡器。进一步研究表明：虽然网络扩展会导致该维度优势在中等辅助维度时趋于饱和，但线性网络结构仍可实现近乎完美的冷却，而星型网络则无法达成。此外，通过演示对天然支持非高斯态与纠缠量子资源生成的混合连续-离散变量系统的高效冷却，突显了该方案具有优越的适应性。