Bell采样学习噪声鲁棒的稳定子结构

基于论文摘要，Letian Tang与Thomas Steckmann提出Bell采样算法，用于从受Pauli信道噪声影响的量子态中学习理想纯态的稳定子群及其零化度，并通过finder-verifier方案从部分损坏的样本批次中提取和认证结构。对于足够弱的全局退极化噪声，作者报告样本数和运行时间均为n、t与1/ε的多项式规模；在更高错误概率下，样本量仍可保持多项式，但经典处理成本最高为指数级。