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估计可观测量热期望值是量子物理、量子化学和材料科学中的基础任务。虽然近期量子算法已能高效制备量子热态，但通过采样进行可观测量估计仍成本高昂：传统实现方案要求每次测量间隔完整的混合时间，以确保样本近似独立。该工作表明，通过采用单条吉布斯采样轨迹可大幅降低采样成本——在单次预烧期后，研究人员将满足目标吉布斯态细致平衡条件的相干测量交织其中。此方法的效率基于一个关键事实：在多数情况下，自相关时间可显著短于混合时间。针对能量估计（以及与哈密顿量对易的广义可观测量），该团队通过仅需对数级额外资源的高斯滤波量子相位估计算法实现所需测量。此外，研究人员还提出了加权算子傅里叶变换技术，以减轻对一般可观测量的测量干扰。