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兰道尔原理作为信息热力学的基石，通过信息量变化为信息擦除的能量成本提供了基本下限。然而，该原理的传统表述主要局限于仅与理想热库交换能量的系统。本工作通过建立基于最大熵原理的热力学推断方法，推导出超越兰道尔原理范畴的通用信息-成本权衡关系。这些关系仅需系统部分信息即可成立，并可应用于涉及多个守恒荷与非热环境的复杂量子场景。具体而言，该研究团队取得两项关键成果：（1）在多重守恒荷场景中，建立了热力学成本的信息量相关上限，与现有广义兰道尔下限形成互补；（2）针对纳米尺度普遍存在的可观测量涨落，提出了信息量相关的涨落变化下限，从而将兰道尔原理拓展至约束高阶涨落成本。研究人员通过数值模拟验证了这些信息-成本权衡关系，所用案例包括交换能量与激发的耦合量子比特系统、执行信息擦除的驱动量子比特系统，以及可作为非弹性热机运行的驱动双量子点系统。该成果凸显了最大熵推断在约束有限时间量子过程热力学成本方面的普适价值，对量子信息处理和量子热力学应用具有直接指导意义。