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最近，在量子科学和技术领域取得了巨大进展：量子模拟的不同平台以及量子计算的平台，从超导量子量到中性原子，始于开始，以达到前所未有的大型系统。为了基准这些系统并获得物理见解，需要有效的工具来表征量子状态。系统尺寸的希尔伯特空间的指数增长构成了对量子状态的全面重建，这是根据必要测量的数量而过于要求的。在这里，我们提出并实施了使用主动学习的量子状态效率的效率方案。基于一些初始测量，主动学习协议提出了下一个衡量基础，旨在产生最大信息。我们将主动学习量子状态态度方案应用于具有不同程度的范围的不同多数状态，以及1D中XXZ模型的基态和动力学结合的旋转链的基态。在所有情况下，与基于完全相同数量的测量和测量配置的重建相比，我们都会获得明显改进的重建，但具有最多选择的基础配置。我们的方案与获得量子多体系统以及基准测试和特征量子设备的物理见解高度相关，例如用于量子模拟，并为可伸缩的道路铺平了道路
具有主动学习的自适应量子层析成像
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