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该研究团队提出了一种样本效率和时间效率俱佳的算法，能够学习任意高斯酉算符作用下的玻色福克态。作为特例，该算法可高效学习福克态玻色采样实验中产生的量子态，从而解决了Aaronson与Grewal[1]提出的开放性问题。研究人员进一步研究了由有限高阶矩定义的非高斯态层级结构，通过分析这些高阶矩，发现了高斯幺正变换下完整的频谱不变量，为判定两个量子态是否可通过任意（包括主动型，如超越线性光学范畴）高斯幺正变换相互转化提供了必要条件。