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该团队重新审视了费米子线性光学（FLO）或称费米子高斯幺正算符的学习问题。针对未知FLO算符的黑盒查询场景，先前方案需要𝒪̃(𝑛⁵/𝜀²)次查询（其中𝑛为系统规模，𝜀为钻石范数误差），且需借助违反费米子超选择规则的非物理操作或𝑛个辅助模式来制备FLO的Choi态。该工作建立了高效且实验友好的协议：这些协议遵守超选择规则、仅需极少量辅助模式（至多1个额外模式），并显著改善了对𝑛和𝜀参数的依赖关系。对于任意主动型FLO，算法最多进行𝒪̃(𝑛⁴/𝜀)次查询；而对粒子数守恒的被动型FLO，该研究团队证明𝒪(𝑛³/𝜀)次查询即足够。若允许使用𝑛个辅助模式，主动型FLO的查询复杂度可进一步降至𝒪̃(𝑛³/𝜀)，这标志着首个实现海森堡精度标度的FLO学习算法。作为附带成果，该工作还展示了𝜂粒子Slater行列式态在𝜀迹距离下的高效态层析技术，其拷贝复杂度优化为𝒪̃(√𝑛 𝜂²/𝜀²)，这一发现可能具有独立学术价值。