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幺正量子信道（Unital quantum channels）因其能使最大混合态保持不变的特性而构成一类重要的量子操作。其中，能被表示为幺正演化概率混合的信道构成特殊子集。一般而言，表征那些无法进行此类分解的信道是个难题，这对量子技术中的噪声缓解和量子信息论中的基础问题具有重大意义。本文建立了幺正信道的混合幺正性与非马尔可夫动力学中记忆效应（量子）本质之间的联系。通过将该问题转化为过程张量（process tensors）的语言框架，这种关联性产生了一系列半正定规划的层级结构，可为非混合幺正行为提供数值高效的判据，其性能优于现有标准。该团队通过三维和四维幺正信道的示例分析，验证了该方法的优越性。