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该研究团队利用嵌入非马尔可夫环境中的单量子比特探针开展量子测温研究，通过采用数值精确的层级运动方程（HEOM）突破了玻恩-马尔可夫近似的局限性。通过对温度估计的量子信噪比（QSNR）动态及稳态行为的系统分析，研究人员发现若干挑战传统认知的关键结论：强耦合未必能提升测温性能。在非平衡动态测温中，弱系统-环境耦合通常能产生最佳QSNR；而在稳态条件下，强耦合仅在超低温极限下能增强灵敏度，而弱耦合在中等低温区间可显著提高测量精度。为优化不同耦合状态下的性能，该工作开发了融合HEOM与量子增强粒子群优化的混合计算框架，实现了变耦合强度下的精确量子动力学控制。研究结果揭示了量子测温领域的基础性约束与机遇，为设计在真实开放量子系统中运行的高性能量子温度计提供了实用策略。