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该团队研究了在多部分量子态划分不确定条件下的压缩策略，用于多体纠缠分发。当在态制备阶段未知划分方式时，研究表明，通过联合设计资源态与一系列压缩方案，可在固定传输预算下提升跨划分的纠缠量。该工作将此问题建模为信源编码问题，并推导了在平均编码速率约束下可实现平均纠缠量的非渐近上界与下界。此外，该团队利用加权迪克态（Dicke states）的固有对称性，设计了一种高效方法以联合优化量子态与无损压缩映射。在二分情形下，该研究提出了接近理论推导上界的实用构造方案，并在更一般的多体场景中提供了实用构造方法。