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学习控制量子系统的哈密顿量是量子计量学、传感和设备表征的核心任务。现有达到海森堡极限的哈密顿量学习方案，要么需要易受噪声影响的多量子比特操作，要么要求单量子比特操作的频率或强度随目标精度提升而增加。这两个要求限制了哈密顿量学习在当前量子平台上的适用性。该研究团队提出了一种新方案，仅需强度与目标精度无关的静态场形式单量子比特控制，即可实现最优的海森堡极限标度学习量子哈密顿量。该方案对状态制备与测量（SPAM）误差具有鲁棒性。通过突破这些限制，该工作为设备表征和量子传感提供了新工具。研究人员通过严格的数学证明和数值实验，验证了该方法确实达到了海森堡极限标度。该团队还证明了一个信息论下界：除非采用大量离散控制操作，否则必须保持非零静态场强度才能实现海森堡极限。