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该研究考虑多量子态之间的贝叶斯判别问题，并建立了以成对误差之和表示的最小误差概率的无维数单次上界。这解决了Audenaert与Mosonyi[J. Math. Phys. 55 (2014)]的一个猜想，并通过去除其维度依赖的前置因子，改进了Li[Ann. Statist. 44 (2016)]的多量子Chernoff界。在渐近多副本情形下，该团队的界证明了任意可分希尔伯特空间上多量子Chernoff距离的可达性，从而解决了此前悬而未决的无限维情形，并进一步给出了最优误差概率的常数因子精确渐近特性。在二元量子假设检验中，研究人员证明了最小误差概率可由迹调和均值量刻画至普适常数范围内。因此，最优二元量子误差概率与关联Nussbaum-Szkoła分布的最优经典误差概率相差不超过两倍，这补充了Nussbaum与Szkoła[Ann. Statist. 37 (2009)]的下界。