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经典阴影法是一种通过极少测量次数构建量子态近似经典描述的高效方法。在该论文中，该研究团队提出利用自助重采样方法增强经典阴影技术。研究人员采用非参数化自助法，通过对观测数据（即经典阴影测量结果）进行有放回的重复采样，评估估计量的变异性和准确性。该工作证明自助法生成的分布与高斯近似存在显著差异。同样，理论误差界相较于自助法百分位数也显得不够紧凑。最后，该团队建议采用重采样工具进行风险评估。