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该研究团队对量子物理学中的一项基本任务——哈密顿量认证问题进行了形式化研究，这一任务对于验证量子模拟和量子增强技术的准确性至关重要。给定一个未知哈密顿量H的e^−i⁢H⁢t，该问题的目标是确定H是否在ε₁的范围内接近或ε₂的范围内远离目标哈密顿量H₀。尽管哈密顿量学习方法已被广泛研究，但它们通常需要严格的假设，并且在适应认证任务时效率低下。该工作引入了一种直接且高效的哈密顿量认证框架，能够在给定精度范围内区分未知哈密顿量是否符合目标规范。该方法在归一化Frobenius范数下实现了最优的总演化时间Θ⁢((ε₂−ε₁)⁻¹)，且无需先验的结构假设。该方法还扩展到在单侧误差设置（ε₁=0）下，对所有Pauli范数和归一化Schatten p-范数（1≤p≤2）进行哈密顿量认证，并始终保持最优性。值得注意的是，Pauli 1-范数下的结果表明，该方法相对于所有可能的哈密顿量学习方法具有二次优势。该团队还建立了匹配的下界，以证明该方法在上述所有设置中的最优性。为了增强实际应用性，该团队开发了一种无需辅助量子比特的认证方法，该方法在保持逆精度缩放的同时，消除了对辅助量子比特的需求，使得该方法能够立即适用于资源有限的近期量子设备。