量子信息任务的执行依赖于“量子导向”资源，这是一种介于量子纠缠和贝尔非定域性之间的量子相关性，在单-侧设备无关 (1S-DI) 量子信息处理和混合量子网络。
然而，随着量子网络变得越来越复杂，它们会产生显着的噪声，从而降低量子操纵性能并影响性能。为了解决这个问题，有必要解决一个与量子操纵相关的开放性问题，即可操纵态组合的分类。
最近，“转向蒸馏问题”已得到解决，其中可转向性和“测量不相容性”之间存在很强的联系，这是量子物理学中的一个基本概念，指的是不可能同时测量某些物理变量，如位置和动量。此外，最近的研究表明，只有在联合测量转向等效可观测量 (SEO) 时，状态组合才是不可转向的。然而，关于通过本地过滤器将状态组合相互转换的问题仍未得到解答。
由国立成功大学 (NCKU) 的 Yueh-Nan Chen 教授领导的一组国际研究人员着手研究使用局部滤波器的量子可操纵性的分类问题及其与测量不相容性的联系。“我们想研究量子可操纵性的分类，同时试图了解如何在一类中选择最大的可操纵性，”陈教授解释了他们研究背后的动机。他们的研究于2022 年 8 月 25 日发表在Nature Communications 上。
在他们的调查中，该团队专注于三个特征——蒸馏、可转换性和分类，并考虑了以下场景：量子二分态 ⍴ AB由爱丽丝和鲍勃两方共享。在他们之间，Bob 是可信方，他只处理输入和输出，不能解释本地状态的测量。另一方面，Alice 对状态应用所有受控操作并远程控制 Bob 的状态。然后假设 Alice 对状态进行测量x并获得结果a。Bob 随后收到此信息。
他们的目的是使用本地过滤器 K 来查看使用此过滤器可以提取多少可操纵性，并探索属于同一 SEO 的两个或多个组合的分类，然后将它们归入同一类。
他们发现 SEO 负责通过本地过滤器建立状态组合的等价类和相关转换。此外，SEO 不兼容性对应于类的最佳可操纵性。此外，他们证明了二分状态 ⍴ AB的必要存在， 它为组合提供可操纵性，等于对不受信任方(爱丽丝)的测量不相容。最后，他们研究了单次场景中蒸馏和稀释的最佳成功率和概率。
因此，该研究成功地将量子物理学中的两个基本概念联系起来——与测量不相容性相关的量子可操纵性的分类和类中的最大可操纵性与代表性测量不相容性相同。
“我们的工作可用于增强1S-DI量子信息处理的性能，用于 量子密钥分发和量子随机生成的应用。此外，它可以弥合 Einstein-Podolsky-Rosen 转向与广义海森堡不确定性原理之间的联系，” 重点介绍了陈教授，讨论了他们工作的潜在长期应用。
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