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机构名称：
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这项工作研究了量子电路的近期可学习性。我们展示了量子统计查询对于学习量子过程的自然稳健性，并提供了一种从统计数据中对全局去极化噪声进行基准测试的有效方法，这为我们开发抗噪声算法提供了强大的框架。我们将恒定深度量子电路的学习算法调整为量子统计查询设置，查询复杂度的开销很小。我们证明了使用统计查询学习钻石距离内对数和更高深度的随机量子电路的平均下限。最后，我们通过构建有效的区分器并证明量子无免费午餐定理的新变体，证明了伪随机幺正（PRU）不能使用恒定深度的电路构建。
arXiv:2405.12085v2 [quant-ph] 2024 年 11 月 25 日
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