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量子过程层析成像——即估计未知量子信道的任务——是量子信息理论的核心问题，也是表征噪声量子设备的关键原语。一个长期悬而未决的问题是确定在钻石范数（衡量量子过程最坏情况下可区分性的标准度量）下学习未知信道所需的最优使用次数。该工作证明：作用于d维系统的量子信道能以O(d⁴/ε²)次信道使用达到钻石范数ε的估计精度。这一缩放关系本质上是最优的，因其与对数因子范围内的下界相匹配。研究分析可推广至输入输出维度分别为d_in和d_out、Kraus秩不超过k的信道，此时O(d_in d_out k/ε²)次信道使用即可满足要求，该结果在酉信道与完全通用信道之间实现了参数插值。作为副产品，据该团队所知，该研究首次实现了二元POVM和等距算子的算子范数学习的本质最优策略，并恢复了固定秩态在迹距离下的最优层析方案。该团队采用的方法包括：仅以非自适应方式使用信道制备多个Choi态副本，对其进行并行纯化，对纯化态实施样本最优的纯态层析，最后通过半定规划表征直接将所得估计量以钻石范数进行分析。尽管迹距离下的态层析样本复杂度现已得到充分理解，但该成果最终解决了钻石范数下量子信道的对应问题。