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该研究团队首次为单量子比特层析成像算法提供了非平凡下界，并证明学习一个N量子比特态ρ∈ℂ^(d×d)（其中d=2^N）至迹距离ε精度至少需要Ω(10^N N/ε^2)份态拷贝。与此同时，针对这一问题，近期研究表明最常用的泡利测量方案至多仅需O(10^N/ε^2)份拷贝。通过结合这些研究成果，该工作几乎解决了长期以来关于单量子比特层析成像复杂度的核心问题。