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＂传统实验方法不足以测量这些量子信息属性。
＂张磊指出，＂我们需要结合量子测量技术和量子信息理论的新方法。
＂
团队开发了三种关键技术：
量子态探测阵列（QuantumStateArray，简称QSA）：一种特殊的量子传感器网络，能够从多个角度同时测量原子的量子状态，而不会导致量子波函数坍缩。
这突破了传统量子测量的限制。
＂这项技术基于量子纠缠的特性，＂张磊解释道，＂我们创建一个与目标原子轻度纠缠的探测器网络，通过测量探测器的状态间接获取原子的量子信息，而不干扰原子本身。
＂
量子信息拓扑绘图（QuantumInformationTopologicalMapping，简称QITM）：一种算法，用于从海量量子测量数据中重建原子的量子信息结构。
＂这就像从二维照片重建三维物体，只不过我们是从多维量子测量数据重建原子的量子信息拓扑结构。
＂玛丽亚说，展示着她编写的复杂算法，＂我们使用了量子机器学习技术来处理数据。
＂
量子响应模拟系统（QuantumResponseSimulationSystem，简称QRSS）：一个可以模拟原子在不同条件下量子响应的系统，用于验证测量结果的准确性。
＂QRSS不仅是验证工具，更是探索工具，＂林小雨介绍道，＂它可以预测原子在未测量条件下的行为，帮助我们完善属性表。
＂
这些技术的开发花了团队一个月时间，但为接下来的工作奠定了坚实基础。
拥有必要的技术后，团队开始对首批原子进行量子信息结构测量。
他们决定从最基本的元素开始：氢、碳、氧、铜和铁。
＂这些元素既包括简单的原子，也包括相对复杂的原子，既包括之前我们成功＇编程＇过的元素（铜），也包括全新的挑战。
这样的选择可以验证我们的方法，同时为扩展到其他元素提供参考。
＂李默解释道。
测量过程精细而复杂。
对每种元素，团队需要：
1.准备超纯样本，确保原子处于标准状态
2.部署量子态探测阵列，从多个维度建立测量系统
3.在不同条件下（真空、不同温度、电磁场等）进行重复测量
4.使用量子信息拓扑绘图算法处理数据
5.通过量子响应模拟系统验证结果
＂氢原子看似简单，只有一个质子和一个电子，但其量子信息结构出乎意料地丰富。
＂李默在分析会上展示着数据，＂我们发现氢原子的量子信息节点虽少，但连接方式非常灵活，这解释了氢为什么能形成如此多样的化学键。
＂
碳原子的测量结果更加惊人。
＂碳的量子信息拓扑结构呈现出罕见的对称性和复杂性，＂玛丽亚指着多维可视化图表说，＂它的量子信息节点之间形成了一种我们称为＇量子信息共振网络＇的结构，这可能是碳能够形成如此多样复杂分子的根本原因。
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