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随机量子态在量子信息科学的诸多应用中具有关键作用。此前生成真随机态的方法依赖于大型热库使系统热化，从而通过对热库的后选择测量为系统制备随机态。为减少所需热库规模，该研究团队提出了一种基于哈密顿演化驱动的全息深度热化机制结合中途测量的新方法。通过权衡空间与时间资源，该方法仅需恒定规模的热库（与系统尺寸无关）即可实现真随机性。研究人员采用帧势作为随机性量化指标，并分析了其在整个演化过程中的动态变化。研究发现：在总演化时间固定条件下，随着中途测量次数增加，基于全息深度热化机制，帧势最初随测量次数呈指数衰减；当超过临界测量次数后，帧势会再度上升——这标志着量子芝诺效应的出现。该工作给出了帧势渐近行为的解析结果，与数值模拟高度吻合。这些发现为通过哈密顿演化与受控测量生成哈尔随机系综提供了实际指导。