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量子系统在实现精确控制方面面临固有挑战，而求解薛定谔方程对于复杂的混合平台往往是棘手的。该研究首次将磁振子引入反馈控制量子系统。为了高效地进行数值动力学求解，该工作采用长短期记忆网络这一机器学习方法，将概率振幅传播到稳态。通过应用相干反馈，研究人员有效稳定了腔内状态。该研究的结果表明，光子-光子关联函数以及并发度（一种磁振子-原子纠缠的度量）随腔镜距离呈现周期性振荡，并且在失谐量变化时，反馈显著增强了反聚束和聚束效应。这些发现不仅展示了人工智能在量子动力学模拟中的强大能力，也为混合磁振子系统中按需量子态工程开辟了一条有前景的路径，在量子网络和量子信息处理中具有潜在应用。