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鉴于此，云南天文台博士生郭帅帅和研究员季凯帆、郭建恒等人，基于机器学习的方法，在一个包括了恒星质量、金属丰度、初始自转周期、行星质量、轨道半长轴等的参数空间中，计算了15000余条潮汐演化的模型。随后，他们对这些演化模型作了复原，得出不同年龄条件下恒星的有效温度、半径、自转周期和行星的轨道周期等数据。
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不过，此次实验对象是锑原子而非猫。研究团队用锑原子的自旋方向来编码量子信息。锑原子具有8个不同的自旋方向，这使得其量子态的叠加比传统量子比特更为复杂。锑自旋在相反方向上的叠加态不仅仅是“1”和“0”的叠加，因为叠加态的两个分支之间存在多个量子态。
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