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该研究团队探索了在初始探针态为混合态时，利用弱测量与后选择提升测量灵敏度的潜力。在该工作框架中，探针密度算符的混合度由温度调控。研究人员重点关注两个关键量：信噪比及系统实施后选择后最终探针态的量子Fisher信息。通过采用严格的全阶耦合测量处理方法，该团队证明在特定情境下提高温度可增强信噪比，但这种增强本质上受弱测量机制有效性条件的限制。 针对量子Fisher信息，研究发现：当探针态为纯态时，若考虑后选择概率因素，引入后选择策略的测量精度无法超越标准（非后选择）策略；然而当初始探针态为混合态时，系统后选择后的探针态量子Fisher信息可能优于标准策略。尤为引人注目的是，研究揭示了量子Fisher信息可能随温度升高呈现发散式增长，这一反直觉现象表明热噪声在特定条件下竟能增强计量学精度。