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研究证明弱Schur采样对噪声输入的量子谱估计鲁棒

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AI 综述

Vladyslav Visnevskyi 和 Laura Mančinska 在论文（arXiv:2610.03582v3，基于摘要）中首次研究弱 Schur 采样在噪声输入下的量子谱估计鲁棒性，并证明输出误差不随副本数 n 增长，即使输入误差随 n 累积，在此意义上弱 Schur 采样是鲁棒的。具体地，在每份输入与目标状态距离不超过 ε 的独立非同一噪声模型下，总变差估计误差至多为 ε+O(d/√n)，而非随副本数累积为 nε；对任意输入 ω，误差界为 O(d/√n)+(1/n)||ω-ρ^{⊗n}||_{W1}。作者同时指出该鲁棒性有边界：在其鲁棒性模型内，输入承诺不能放宽为仅要求单副本边缘接近或仅有全局 trace 距离预算，即噪声不能太差。

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最新进展10月16日 12:00

弱 Schur sampling 在噪声输入下对量子谱估计的鲁棒性

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10月16日

12:00
arXiv · quant-ph精选
弱 Schur sampling 在噪声输入下对量子谱估计的鲁棒性
Vladyslav Visnevskyi 和 Laura Mančinska 研究弱 Schur sampling 在噪声输入下的量子谱估计鲁棒性。基于论文摘要，在每份输入与目标状态距离不超过 ε 的独立非同一噪声模型下，总变差估计误差至多为 ε+O(d/√n)，而不是随副本数累积为 nε；对任意输入 ω，误差界为 O(d/√n)+(1/n)||ω-ρ^{⊗n}||_{W1}。

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