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该研究团队建立了一个用于经典吉布斯期望的无偏量子采样与估计协议系统框架。该框架将现有配分函数估计方法推广至更广泛领域，尤其适用于在弱于强凸性的耗散性假设条件下，对包括重尾分布在内的非对数凹分布进行采样估计。 研究人员开发了量子加速多级蒙特卡洛（QA-MLMC）的无偏扩展方法，通过引入测度变换手段和基于Radon-Nikodym导数的Girsanov定理，彻底消除了离散化和时间截断带来的偏差。实验结果表明：在误差ϵ范围内，该方法的量子复杂度为˜(ϵ−1)，而经典MLMC需要˜(ϵ−2)，且现有量子算法在更强假设条件下仍会产生有偏估计。此外，该统一框架支持对特定重尾分布进行变换后的无偏量子采样与估计。 该工作展示了该方法在统计学、机器学习及金融领域的多个具体应用案例，为推动随机过程量子加速迈向更实际的应用场景提供了可能。其中涉及的关键技术包括：Quantum Algorithm（量子算法）、Quantum Information processing（量子信息处理）等前沿方向，相关成果对提升Listed Company（上市公司）在Quantum Sensing（量子传感）等领域的Cyber Security（网络安全）能力具有潜在价值。