近日，深圳国际量子研究院（以下简称“国量院”）李正达研究员课题组联合北京大学、山东大学和南开大学的研究人员，在量子测量领域取得重要进展。研究团队在最高支持六量子比特光量子平台上实验验证了Krylov影子层析方案，实现了量子Fisher信息的估计。在相同测量资源下，该方案较现有代表性方法获得了更低的平均绝对误差；相位估计实验进一步表明，其估计结果能够准确预测量子Cramér-Rao界限定的极限参数估计精度。相关研究成果于2026年9月9日发表。

研究背景

量子Fisher信息是量子计量学的核心物理量，它通过量子Cramér-Rao界给出参数估计方差的理论下限，从而刻画量子体系所允许的极限估计精度。然而，量子Fisher信息对量子态的依赖具有高度非线性。完整量子态层析所需资源随系统规模指数增长，而已有替代方法往往面临估计下界过松或保证收敛所需代价过高的问题。如何以可扩展的实验资源获得能够可靠逼近真实值的量子Fisher信息估计值，一直是量子计量实验中的关键难题。

研究进展

针对这一问题，研究团队在实验上实现了近期提出的Krylov影子层析方案。实验采用的光量子平台利用光子的偏振和路径自由度分别编码偏振比特和路径比特，能够制备噪声可控、规模最高达到六量子比特的Greenberger–Horne–Zeilinger态。通过在相同资源条件下将Krylov影子层析与其他代表性方法进行比较，研究团队发现该方案呈现出理论预言的差距闭合行为，并获得了显著更低的平均绝对误差。此外，研究团队进一步证明，该方案得到的高精度量子Fisher信息估计能够正确预测相位估计实验中由量子Cramér-Rao界所限定的极限测量精度。这些结果表明，Krylov影子层析是一种具有可扩展性和实验实用性的工具，可用于量子计量应用中量子资源的高效表征与利用。

该工作将Krylov影子层析从理论估计方案推进为经过系统实验验证的量子表征工具，为含噪量子系统中的量子Fisher信息估计提供了可扩展路径。该方法可用于诊断复杂量子态的计量价值，并为量子传感器和量子处理器的表征与优化提供了实验依据。

论文信息

国量院为论文第一完成单位。国量院与南方科技大学联合培养博士生张倩茜、北京大学丁齐鸣为论文共同第一作者。山东大学张大剑、北京大学袁骁、国量院李正达为论文共同通讯作者。该研究得到国家科技重大专项、国家自然科学基金、广东省基础与应用基础研究基金、天津市自然科学基金、北京市自然科学基金和山东省自然科学基金等项目支持。

采写：南都N视频记者 周正阳