机构名称：
¥ 1.0
量子态的学习已在多种环境中得到研究。在最传统的环境中，量子断层扫描 [1] 研究这种学习问题，而这一主题仍然吸引了大量的关注 [2]、[3]、[4]、[5]。在量子断层扫描中，给定多个相同的副本，我们可以学习到具有规定精度的量子态描述。量子断层扫描研究涉及获得不同量子态系列的此类副本的最小数量 N 的界限。假设 ρ = | ψ ⟩⟨ ψ | 是 n - 量子比特纯态，并且由 ˆ ρ 给出的 ρ 估计值接近于 ρ（对于某个恒定精度，例如在迹线距离中），概率至少为 1 − ǫ 。对于纯态，[6，第 IIA 节] 和 [7] 表明，对于任何测量策略，即使对 ρ 的多个副本应用纠缠操作，我们也有 N = ˜ Θ(2 n + log 1
通过产品测量学习量子图状态
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