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量子随机存取码（QRAC）研究的是：在允许恢复任意单个比特的前提下，N个经典比特能以多好的效果编码到M个量子比特中。尽管Nayak界仍然是解码概率的标准通用上界，但数值证据表明，在小量子比特区域存在更强的上界。本研究将最优解码概率表述为解码测量问题，将QRAC设计重新表述为非对易测量的谱问题。利用这一表述，通过简化Chernoff界论证，给出了Nayak界的一个初等证明。此外，该团队改进了论证方法，在整个有限尺寸区域内获得了优于Nayak界的上界。该界所满足的等式条件定义了互无偏投影测量（MUPVM），这是互无偏基的一种推广形式。研究表明，任何达到猜想界的双量子比特QRAC的解码测量必须构成MUPVM。该团队还证明，任何MUPVM在辅助一个附加量子比特的情况下，都能产生具有最优N标度解码概率的QRAC。最后，提出了一种基于MUPVM的新构造方法，用于达到猜想界的(M+2,M)-QRAC族。