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官方账号arXiv cs.LG@Srinivasan Arunachalam, Louis Schatzki
推荐理由：这篇论文揭示了相干量子记忆是实现稳定子状态测试与学习分离的关键资源，给出了精确的样本复杂度上下界，对量子计算理论研究者有启发。
量子记忆
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7月3日
12:05
该论文研究在最多k量子比特相干量子记忆限制下，n量子比特稳定子状态的测试与学习。结果表明测试的样本复杂度为Θ(n−k)，而学习的样本复杂度非自适应时为Θ(n^2/k)。与无记忆限制时测试仅需6个副本不同，即使k=0.99n，测试也无法常数副本完成；当k=cn(0<c<1)时，测试与学习同样困难，均需Θ(n)个副本。此外，论文还证明纯化测试在允许连贯记忆时也有指数下界。