为协变量子态和量子信道开发具有多项式样本复杂度的最优层析成像协议。解决了通过异源检测和量子埃尔米特变换高效实现林(Hayashi)测量的开放问题。

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量子网络层析成像需要超越测量完整性的探针路径约束。新颖的FIM分析揭示了拓扑和监测位置对链路参数可识别性的至关重要决定作用。

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新算法在学习k-稀疏量子态方面实现了近最优复杂度：纯态需要Õ(k/ε)个样本和Õ(kn/ε)的计算时间，并可通过纯化扩展至混合态。

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物理学家开发了一种量子层析成像技术，证明混合自旋强子中的纠缠性可以从不完整的实验数据中得到验证，这使得能够直接研究量子自旋关联在QCD强子化过程中如何演化。

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