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随着在制造和控制由越来越多的量子比特组成的量子设备方面取得的巨大进步，我们现在进入了嘈杂中型量子技术的时代[1]。在控制不同平台上的量子自由度方面已经取得了相关进展[2-4]。然而，在某种程度上，控制这些系统动力学的真正汉密尔顿量往往（至少）部分未知。在这种情况下，最大的挑战是在物理直觉的指导下，推断出一个能够与实验数据相匹配的量子系统的真实汉密尔顿模型。通过查询设备（假设为一个黑匣子），可以测量几个可观测量的时间演变，以学习系统汉密尔顿量。这个过程被称为汉密尔顿学习，多年来一直是量子计算的基础。
通过非局域量子态演化实现高精度哈密顿量学习
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