用AI在量子计算机上揭秘：测量诱发的纠缠与临界现象

背景：量子测量通常被视为破坏性操作，但研究发现它能在未测量的量子比特之间诱发新的纠缠。传统方法确认远程纠缠需要指数级重复实验与后选择，面临巨大挑战。研究目的：探索利用无监督生成式模型直接从量子测量数据中揭示隐藏的非局域效应，实现无先验、无后选的实验探测路径。结论：在一维量子比特链中成功确证了测量诱发的远程纠缠；在二维阵列中观察到AI的可学习性转变与测量诱发量子相变同位，通过量子-经典交叉关联给出了纠缠negativity下界与熵上界，为大规模量子实验诊断提供了新方法。