在量子技术的核心工具箱中，精确制备和测量光子数态（photon-number states）是许多前沿应用的基础。一项研究通过分析实验参数的相互影响，为提升这类量子光源的质量提供了实用方案。
光子数态是指包含确定数量光子的量子态，例如单光子态或双光子态。这类状态在量子通信、精密测量和量子计算中扮演着关键角色，比如单光子可作为量子比特的载体，而多光子态则能用于增强传感灵敏度。然而，实际制备中，光子数态常被“污染”——理想的双光子态可能混入单光子或三光子的成分。这种污染主要源于非线性光学过程（如参量下转换）的随机性，以及实验设备的效率限制。
过去，研究人员通常用两个指标评估光子数态的质量：保真度（fidelity）和二阶关联函数（g(2)）。保真度衡量制备态与理想态的重合程度，而g(2)反映多光子成分的占比。例如，理想的单光子态g(2)应为0，若实测值接近1，则说明存在双光子污染。但这两个指标各有短板：保真度需要完整量子态重构，实验成本高；g(2)虽易于测量，却无法全面反映所有污染成分（如三光子对双光子态的影响）。
这项研究提出，光子数宇称（photon-number parity）能更高效地捕捉光子数态的污染问题。宇称原本是描述对称性的数学概念，这里被转化为实验指标：通过分析光子数的奇偶性（例如单光子为奇、双光子为偶），可以一次性识别所有非目标光子数的干扰。比如，若目标是制备双光子态，但宇称检测显示奇性成分，则表明混入了单光子或三光子。这种方法无需复杂测量，且对实验误差更鲁棒。
研究团队通过理论建模，将抽象的质量指标与实验中的可调参数直接关联，包括：
符合计数与偶然计数比（CAR）：反映信号光子与噪声光子的比例，较高的CAR值意味着更纯净的光子源。
探测效率：低效的探测器会漏记光子，导致误判光子数分布。
研究指出，通过平衡这些参数（例如将CAR控制在100以上，同时保持探测效率超过50%），可显著提升光子数态的质量。具体而言，对于双光子态制备，高CAR值能抑制三光子污染，而高探测效率则减少因漏检导致的单光子误判。
这项研究的结论为实验设计提供了清晰的优化方向。例如，在量子密钥分发中，若需高纯度单光子源，可优先提升探测效率；而在需要双光子态的量子传感中，则需重点优化CAR值。此外，光子数宇称的引入简化了质量评估流程，使得实时监控光源性能成为可能，这对大规模量子网络的建设尤为重要。