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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''提出了一种新的[[量子哈密顿量]]学习算法'''：作者提出了一种新的算法，能够在多项式时间内从多项式数量的[[吉布斯态]]样本中学习局部量子哈密顿量H，对于任何常数β > 0，都能达到精度ε。
# '''算法的效率和精确度'''：该算法利用了新的多项式近似技术和多项式系统，能够在多项式时间内准确估计哈密顿量的系数，即使在低温（大β值）下也有效。
# '''解决了低温下哈密顿量学习的难题'''：论文中提出的算法解决了在低温下量子哈密顿量学习的问题，这是一个在[[量子计算]]和[[量子物理]]领域长期存在的难题。
# '''对量子系统验证和理解的重要性'''：该算法对于理解和验证量子系统，特别是在低温下表现出的宏观量子现象，提供了重要的工具。
# '''多项式近似和[[半定规划]]的应用'''：论文展示了如何通过构建新的多项式近似和利用半定规划来解决量子哈密顿量学习问题，为[[量子信息科学]]领域提供了新的视角和方法。