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该研究团队提出并分析了一种多功能高效的多参数量子传感协议，该协议能同时估计多个与传感粒子相干或非相干耦合的非对易时变信号。即使在存在控制缺陷和读出误差的情况下，该方法仍能在保持灵敏度最优缩放比例的同时，检测出与系统规模呈指数级增长的参数数量。为实现这一目标，研究人员利用混沌动力学将不同信号映射至比特串测量的独特模式，从而在不显著损失灵敏度的情况下区分大量信号。基于此原理，该工作开发出计算高效的协议，采用随机全局克利福德幺正变换，并通过解析和数值方法评估其性能。该协议可自然扩展至由随机局部克利福德电路、局部随机幺正电路（RUCs）以及遍历哈密顿演化（这些技术在近期量子硬件中已普遍实现）生成的混沌动力学系统，为从量子动力学精确噪声基准测试到时变哈密顿量学习等应用开辟了新途径。