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本文探讨量子网络中的传输质量（QoT）估计问题，提出计算、模拟与学习三种策略框架。解析计算适用于简单场景，模拟能捕捉随机效应，学习代理模型支持低延迟在线控制。文章还讨论了随机目标、模拟到现实迁移等开放挑战。
一项研究提出物理引导机器学习代理模型，用于堆浸饱和度控制。该模型比数值求解器快70倍，控制精度与PI控制器相当，但节省约4%灌溉用水，并揭示了物理约束对预测与控制的权衡影响。
