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利用排列不变性来降低量子信息中半定规划指数级扩展的问题，已成为一种强大的计算技术。在本工作中，该团队通过Schur–Weyl对偶性为优化问题开发了一个系统化框架，利用这种降维方法，并建立了允许研究人员在排列不变子空间内完全操作的方法，同时执行诸如（部分）应用信道和取（部分）迹，或计算量子相对熵等表达式。接着，该团队将这些技术应用于计算量子信道在n次并行使用下的信道保真度的有效下界问题。该算法被称为对称跷跷板方法，通过利用排列不变编码，在数十次信道使用的范围内，为退极化信道和振幅阻尼信道的n次使用下的信道保真度提供了改进的下界，并在文献[1]中用于证明当n=17时量子容量的非渐近超激活现象。此外，该工作还提供了一个开源Python包，以实现适用于各种量子信息理论优化问题的方法。