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精确量化多体纠缠始终是一项重大挑战。该团队提出了一种多体纠缠单调量，定义为最小纠缠下降——即通过追踪单个粒子后全局一对多纠缠的减少量。研究人员利用缠结度和负性构建了一种计算高效的变体，以确保对W类态具有非零值，并严格证明了其在局域操作和经典通信下是有效的单调量。在三体情形下，最小缠结度下降在物理上等价于最小成对并发性。该团队建立了一个操作框架，其中纠缠下降充当结构探针：通过评估对量子比特丢失的敏感性，识别不可分离的团簇，提取连接指纹，从而在相同局域Clifford等价类内唯一区分图拓扑结构。将该映射与经典阴影技术相结合，能够实现纠缠网络演化的高效实验估计与动态追踪。研究人员推导了环境噪声下n量子比特W态的精确解析解，揭示了稳健的标度行为。最后，该团队指出了局限性，并说明诊断敏感性对于如5量子比特纠错码等高度鲁棒的态严格为零。