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量子临界性是量子增强计量学的一种资源，但现有方案存在固有局限性。这些局限性源于直接在编码动力学中使用临界性，会将被访问参数限制在临界哈密顿量明确支持的范围内，同时临界条件的要求也缩小了有效估计范围。为解决这一问题，该团队引入了一种称为临界辅助非对易制备（CANP）的通用框架。在该方法中，临界演化被用作一种态制备资源。研究人员建立了底层代数条件，并表明制备操作与编码操作之间的固有非对易性会导致量子Fisher信息（QFI）的实质性增强。值得注意的是，这种增强可以在固定的总感知时间和能量成本下实现。该效应由Wigner-Yanase偏斜信息量化，该信息衡量非对易性，并表现出与QFI相同的临界标度。该团队在量子Rabi模型和Lipkin-Meshkov-Glick模型中展示了CANP的有效应用。该团队的结果确立了CANP作为一种稳健技术，可有效实现临界性增强的量子计量学。