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在退相干存在下实现可靠的量子控制，需要采用能够对抗环境噪声对受控动力学影响的策略。连续监测下的开放量子系统会产生经典测量记录，其漂移量取决于系统所经历的噪声；共享相同退相干通道的两个演化过程的记录仅在此漂移量上存在差异，因此Girsanov定理可为其轨迹分布之间的KL散度提供一个闭式且可微的估计量。该团队利用两种具有物理动机的参考测度实例化该估计量，得到了两种正则化项，它们均能驱动系统趋向退相干效应最小的状态：Wiener KL（KL_W）在特定噪声模型条件下经验上更有效，而漂移方差正则化项（R_DV）则适用于所有噪声模型。两者在本质上均区别于现有的控制通量或平滑性惩罚：它们惩罚的是控制作用于退相干通道上可观测的后果，而非控制幅度本身。在多种开放量子系统中——包括单量子比特与多量子比特基准测试，以及一个校准至IBM Kingston处理器已发布快照的多量子比特链——该正则化项在多个评估维度上均优于未正则化的梯度方法与强化学习基线：最终态保真度、对假定噪声模型失配的鲁棒性（在训练噪声下增益为+17个百分点，在2.5倍噪声失配下增至+27个百分点），以及对禁阻态的占据。该正则化项将不保真度降低了高达50%，在校准后的IBM Kingston链上实现了约16%的增益。