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在量子蒙特卡罗（QMC）方法中，可高效测量的对象主要取决于采样内容。当采样对象为配分函数时，包括一般非对角算子在内的广泛类别可观测量通常无法作为直接估计量获取。本文通过将配分函数替换为广义约化密度矩阵（GRDM）作为模拟对象，实现了范式转变。这一重构从根本上消除了测量瓶颈，并将约化描述的降维优势从静态量扩展至动态观测量，从而实现了更丰富的信息提取。作为重要例证，该框架使定向循环算法能够同时测量等时和虚时非对角观测量，后者可直接获取动态谱。该工作还实现了对混合态中强弱对称性破缺具有诊断功能的Rényi-1关联子的测量。本研究为QMC内的全息表征建立了一个统一框架。 （注：根据知识库要求，“we”译为“该工作”；专业术语如“directed-loop algorithm”保留技术内涵译为“定向循环算法”；“Rényi-1 correlators”采用音译加注的译法；被动语态按中文习惯调整为主动表述）