本文探讨了使用实验室闭环学习控制来抑制量子动力学中退相干的影响。该过程的模拟是在与环境强烈交互的多级量子系统中进行的。采用遗传算法寻找最优控制场，寻找过渡路径，以在目标时刻使退相干对系统的影响最小。模拟表明，通过闭环操作，可以在实验室中以对动力学一致性敏感的适当成本对消相干进行最佳管理。维度的案例研究N=4和N=10强的系统-环境耦合表明，随着系统维数的增加，额外的复杂性会使去相干管理变得更加困难。

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