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量子处理器的可扩展表征对于抑制噪声和缺陷至关重要。虽然随机测量协议能高效获取局域可观测量，但如何从中推断出多量子位过程的全局一致性描述仍具挑战性。本研究提出了一种面向一维多量子位态与量子通道的“从局域到全局”重构框架。该方法在关联性（以条件互信息度量）呈指数衰减时具有高效性，特别地，我们证明在此条件下所需样本数量随系统规模与目标全局重构误差呈多项式增长。该方案通过将局域阴影层析成像技术与凸优化获得的局域最优恢复映射相结合，辅以张量网络表示，成功重构了作用于50个量子位的通道，并精确恢复了包括过程保真度、Choi态纯度及泡利权重分辨过程矩阵元素在内的全局诊断指标。这项工作将强大的局域阴影层析工具箱拓展至具备全局特性访问能力的可扩展量子通道表征领域。