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通过对互无偏基（MUBs）子集进行分类来实现高维互无偏基的结构表征，仍是当前亟待解决的重要问题。现有方法不仅无法得出精确分类结论，还受限于计算资源并存在数值精度问题。本研究提出了一种识别MUBs子集不等价性的可操作方法，该方法具有更低的时间复杂度，并完全规避了计算精度问题。对于任意素数维度下含k个元素的MUBs子集，该方法给出了MUBs等价类数量的普适解析上界。通过简单迭代应用，研究人员进一步获得了素数维度d≤37条件下更严格的分类上界。关键突破在于，通过将这些上界与现有下界比较，该工作首次实现了所有维度d≤17情况下MUBs子集的精确分类。该团队还将此方法拓展至维度为素数幂的情形。这种通用且可扩展的MUBs子集分类框架，为相关应用研究开辟了新路径。