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精确且资源高效的量子哈密顿量估计对开发实用量子技术至关重要，但现有方法通常需要纠缠资源或动态控制。该研究团队展示了一种无需纠缠资源、相干测量或动态控制即可突破标准量子极限的新方法。该方法基于轨迹哈密顿量学习框架，通过对探测态实施局部随机预处理，并采用最大似然估计优化安排的泡利测量。理论分析表明，该流程在短时探测中会自发形成瞬态海森堡极限机制。此外，该工作提出了利用探测态系综并行估计所有哈密顿参数的方案，无需参数隔离和结构先验知识。最后，研究人员通过数值研究验证了该方法在多种复杂模型中的有效性：包括具有近邻/次近邻相互作用的自旋1/2粒子一维链中的无序各向异性海森堡模型，以及无能隙XXZ哈密顿量。数值模拟证实该方法每个泡利测量仅需单次采样，具有显著实验优势。相关代码已开源发布。