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量子相位估计是量子算法和量子传感领域的核心基础技术，其性能取决于测量信号对目标参数的灵敏度。虽然现有方法已发展出日益复杂的推理和自适应设计策略，但用于相位学习的信号族通常在很大程度上是预先设定的。该研究团队提出了一种基于量子信号处理的可编程信号设计框架，能够根据当前不确定区域定制测量信号。研究人员将相位估计建模为可容许信号空间内的最大-最小优化问题，并引入灵敏度效率参数来量化单位查询深度的信息增益。由此产生的迭代算法将优化的量子信号变换与结构化经典推理相结合，在保持海森堡极限标度的同时提高了灵敏度效率和实际资源前置系数。数值结果表明，与稳健相位估计等标准协议相比，该框架能显著降低估计方差。该工作还将此框架拓展至高维哈密顿量本征值估计，通过可编程信号整形建立了量子-经典协同设计范式。