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Fisher信息在统计学和量子计量学中扮演着核心角色，是著名的Cramér-Rao界的基础。在该工作中，该研究引入了一种基于高阶Fisher信息的新信息度量，并展示了该度量自然导出了参数估计的广义不确定关系，这可被视为Cramér-Rao界的一种扩展。作为应用，该团队分析了单量子比特的量子相位估计情况，并将该理论界限与已知的成熟分层界限进行了比较。最后，研究人员利用光子平台对提出的框架进行了实验验证。