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衡量量子遍历性和混沌性的指标开发是量子多体系统研究的基础任务。在本工作中，该研究团队基于哈密顿量学习提出了统一现有指标多重优势的新度量方法。研究特别揭示了遍历性和混沌性如何提升哈密顿量学习对小误差的鲁棒性，并论证了这种鲁棒性本身可作为相关现象的量化指标。通过理论分析和数值模拟，该团队证明所提出的指标不仅能区分不同自旋链体系中的可积与遍历区域，还可精确量化混沌程度与遍历强度，从而定位出参数空间中同时呈现最大遍历性和对局域扰动最大敏感性的区域。该工作不仅为研究量子混沌与遍历性提供了概念性新思路，也为量子模拟器开发了可行的实验检测方案。