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该研究团队提出了一种直接估计框架，用于通过经典阴影层析技术重建未知量子态的多个密度矩阵元素。传统的直接测量协议（DMPs）虽然对单个元素有效，但由于后选择损失和需要针对特定元素的测量配置，其可扩展性较差。相比之下，该团队的方法——DMP-ST——利用随机Clifford或偏置的相互无偏基测量来实现全局估计：单个数据集足以高精度地估计任意非对角元素。该团队证明，估计K个非对角矩阵元素至加性误差ϵ仅需要𝒪(log K/ϵ²)个样本，相比传统DMPs实现了指数级改进。对于大K，所需的测量配置数量也可以指数级减少。当扩展到全态层析时，DMP-ST在样本复杂度为𝒪(d³ log d/ϵ²)的情况下达到迹距离误差≤ϵ，这接近于单拷贝测量的最优缩放比例。此外，偏置MUB测量比随机Clifford测量进一步降低了样本复杂度。该工作为高效、逐元素的量子态重建提供了理论保证和明确协议，显著推进了直接层析技术的实用性，特别是在高维系统和近期量子平台中的应用。