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量子资源使该研究团队能够通过采用量子存储器，在探索未知物理系统特性时实现指数级优势。虽然量子存储器产生的纠缠被公认为必要的定性资源，但其定量作用仍不甚明晰。该工作区分了量子存储器提供的两种基础资源——纠缠与辅助量子比特，并分析了它们对量子学习采样复杂性的各自贡献。以量子通道学习的典型范例“泡利通道学习”为研究对象，研究人员发现一个显著现象：即便输入态中的纠缠量趋近于零，仅需量子比特数量的多项式级通道查询即可完成学习任务。与之形成鲜明对比的是，研究证明当辅助量子比特数量不足时，即使仅获取通道的部分信息也需要指数级样本复杂度。这些发现揭示：虽然大量纠缠并非必需，但量子存储器的维度却是关键资源。通过辨明两种资源的不同贡献，该工作为理解量子学习优势的本质提供了更深刻的洞见。