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有限量子内存消除了稳定器状态测试与学习之间的差距
一篇新的arXiv预印本探讨了在有限量子内存中进行稳定器状态测试和学习所面临的挑战。研究人员发现，当量子内存限制在 $n$ 个量子比特中的 $k$ 个时，测试和学习稳定器状态之间的区别会消失。具体来说，在非自适应框架下，测试需要 $O(n-k)$ 个副本，而学习需要 $O(n^2/k)$ 个副本，这表明有限内存使得测试和学习的难度相当。
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量子内存限制稳定器状态测试与学习
研究人员探讨了在相干量子内存有限的情况下，量子计算中稳定器状态测试与学习的复杂性。他们发现，在内存限制下，测试和学习这些状态的难易程度之间的分离（在不受限制的内存下存在）消失了。具体来说，具有 $k$ 个量子比特内存的稳定器状态的测试样本复杂度随 $n-k$ 缩放，而非自适应学习则需要 $\Theta(n^2/k)$ 份副本。这项工作强调了相干量子内存是实现稳定器测试与学习之间典型区别的关键资源。