研究人员开发了一种数据驱动的方法，仅使用测量记录来估算测量诱导纠缠（MIE），无需进行广泛的后选择。该方法将MIE检测重新构建为一个学习问题，从而可以使用神经网络进行分析。该方法揭示了随机电路中的可学性转变：在一定的电路深度以下，MIE可以通过多项式资源有效地学习，但在其之上则需要指数级资源，这与高效经典模拟的失效同时发生。 AI
影响 引入了分析复杂量子系统的新型数据驱动技术，可能加速量子计算和物理学领域的研究。
排序理由 这是一篇详细介绍新研究方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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