近日，我院算子理论与量子信息团队以算子理论和数值模拟为工具，在连续变量量子网络的纠缠渗流问题上取得研究进展。该研究工作总结为学术论文“Negativity percolation in continuous-variable quantum networks”，近期发表在期刊《npj Quantum Information》上。论文的第一署名单位为yl6809永利集团，我校博士研究生赵亚琪为第一作者，贺衎教授和侯晋川教授分别为第一和第二通讯作者，美国伦斯勒理工学院的孟祥一教授为最终通讯作者，以色列巴伊兰大学的Shlomo Havlin教授、美国伦斯勒理工学院的高建喜教授和张勇涛博士为合作者。

连续变量量子网络因其在光学平台上的可扩展性与芯片集成潜力，成为量子计算与通信领域的重要发展方向。然而，与已得到深入研究的离散变量纠缠渗流理论相比，连续变量系统的集体行为及相变特性长期处于空白状态。

针对上述问题，研究团队提出了一种高斯态到高斯态的确定性纠缠分发方案，并运用统计物理方法分析了其网络行为，基于比值负性这一纠缠度量建立了负性渗流理论，首次发现了连续变量系统具有独特的混合阶相变特征：临界阈值处的突变现象以及特殊的长程关联行为。这一发现将混合阶相变现象首次引入量子网络领域，揭示了连续变量系统区别于离散变量的全新普适类。研究还进一步指出，该相变的突变特性会对量子反馈控制的稳定性构成挑战，为大规模连续变量量子网络的构建与稳定运行提供了重要理论指导。

我院算子理论与量子信息团队长期专注于算子理论与量子信息交叉领域，注重基础研究与前沿应用协同发展，在量子关联识别、量子网络理论等方面形成了鲜明特色，研究成果获国内外同行高度认可。团队聚焦量子网络中的数学结构与物理机制，系统运用算子理论方法研究量子关联的识别与量化、量子网络渗流与相变、基于机器学习的量子网络关联识别等方向。近年来，团队在连续变量量子网络的统计物理描述、纠缠分发协议的数学建模等方面形成了鲜明特色，理论研究与算法实现并重，成果获国内外同行广泛认可。团队结构合理、锐意进取，持续为量子信息领域的数学基础与前沿应用提供有力支撑。

该研究工作得到了国家自然科学基金项目No. 12271394和No. 12071336的支持。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41534-026-01210-5

初审：王    丽

复审：韩亚洲

终审：贺    衎