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经典阴影层析成像已成为预测量子多体系统性质的强大框架，其样本复杂度优势显著。然而，传统理论保证依赖于实验轮次独立同分布（i.i.d.）的理想假设。实践中这种假设常被打破——参数漂移、环境噪声和主动反馈会产生具有历史依赖性的状态或信道序列。为解决该问题，该研究团队提出基于截断均值估计器的鲁棒经典阴影协议。研究人员证明，即使实验轮次任意依赖于历史数据，该协议对时间平均状态或信道性质的预测样本复杂度仍保持与阴影范数决定的传统i.i.d.标度一致。该成果确立了阴影形式化方法在非独立同分布体系中的鲁棒性。