线性无关纯态系综的最小误差判别

受 Belavkin [Belavkin V. P., Stochastics, 1, 315 (1975)] 以及 Mochon [Phys. Rev. A 73, 032328, (2006)] 独立工作的启发，我们通过剥离问题的旋转协变性并仅保留其旋转不变方面， formulated 任意 $n$ 个线性无关纯态系综的最小误差判别问题。这是通过将最优条件嵌入矩阵等式以及矩阵不等式中完成的。在这些条件下应用隐函数定理，我们得到了一组一阶耦合非线性常微分方程，可用于将解从一个已知解的初始点拖曳至另一个待求解的点。这种获得解的方式可以通过简单的泰勒级数展开并在需要时进行解析延拓来实现。因此，我们\emph{完成}了 Belavkin 和 Mochon 的工作，最终将他们的理论引向线性无关纯态系综最小误差判别问题的解。我们还比较了我们的技术与半定规划（SDP）的障碍型内点法的计算复杂度，表明我们的技术在计算效率上与 SDP 算法相当（实际上略高），且具有更易于实现的额外优势。