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玻色高斯态层析成像的研究可追溯至量子光学的起源，但直到最近，技术发展的推动才使其精确严谨的研究成为关注焦点。该工作提出了一种高效且实验可行的以可证明恢复迹距离保证为特征的高斯态层析算法，其样本复杂度仅与模式数量相关——值得注意的是——在双对数因子范围内与态的光子数或能量无关。该算法相较现有方法实现了双指数级提升，且采用实验环境中易实现的操控手段：辅助压缩真空态的制备、被动高斯酉变换及零差探测。其核心在于通过自适应策略系统性降低系统总压缩度，从而实现高效层析。令人惊讶的是，这证明在迹距离下估算高斯态通常比直接估算其协方差矩阵更高效。该算法特别适用于量子计量与传感领域，这些领域常采用高压缩度（因而高能量）的量子态。作为额外贡献，研究人员为标准外差层析建立了改进的样本复杂度边界，为这一广泛应用方案提供了严格的迹范数保证。