우리는 미지의 SPAM 노이즈 하에서 학습 가능하게 유지되는 린드블라디안 성분을 분류하고, 신뢰할 수 있는 단일 큐비트 게이트만을 사용하여 효율적인 프로토콜을 설계하며, 시스템 크기에 무관한 거의 최적의 스케일링을 달성합니다.

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새로운 방법은 Lamb-Dicke 영역을 넘어선 높은 여기 상태에서 갇힌 이온의 포논 분포를 재구성하며, n=250까지의 Fock 상태 재구성과 최적화된 필터 함수 프로토콜을 이용한 운동 가열 동역학의 직접 측정을 가능하게 한다.

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Qiskit 기반으로 구축된 새로운 Python 패키지 Qurrium은 고전적 섀도우 프로토콜을 구현하여 순도, 엔트로피 및 중첩도와 같은 양자 상태 특성을 효율적으로 추정합니다. 시뮬레이터와 초전도 양자 프로세서 모두에서 실증되었습니다.

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