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纠缠蒸馏是量子信息处理中的一项基本操作，其目标是在经典通信辅助下的局域操作（LOCC）框架下，从一组保真度较低的纠缠量子态中获取更高保真度的纠缠对。在物理相关的场景中，假设两个参与者Alice和Bob之间分布着 \(m\) 个存储器对，这些存储器对以初始保真度 \(f_0\) 概率性地生成纠缠态，并对其进行两两蒸馏。此时，最优策略需确定一个依赖于系统配置的纠缠生成与蒸馏操作序列，以最小化达到目标保真度 \(f_T > f_0\) 的期望时间。本研究将该任务形式化为一个马尔可夫决策问题，并通过值迭代算法系统性地求解，从而获得能最小化达到目标保真度所需期望等待时间的最优确定性策略。结果表明，在最优策略下，期望等待时间随生成概率 \(p\) 和量子存储器数量 \(m\) 的增加而减少——这与预期相符。相反，在固定保真度差距 \(\Delta f = f_T - f_0\) 的情况下，期望等待时间相对于 \(f_0\) 呈现出非单调行为。尽管最优策略始终优于贪婪策略、嵌套策略和纠缠泵浦策略等基线策略，但其相对优势依赖于系统参数（\(p, f_0, f_T, m\)）所决定的特定区间，并表现出对保真度差距 \(\Delta f\) 的非平凡依赖关系。该研究结果突显了将纠缠蒸馏形式化为马尔可夫决策问题的价值，从而能够系统性地设计策略，在资源受限的现实环境中实现量子信息任务所需的目标保真度阈值。