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该研究团队提出了一种算法，用于对Clifford群中的未知n量子比特酉算子C进行量子过程层析成像。该算法利用贝尔基测量，通过4n+3次查询确定性地学习C，这一查询复杂度在渐近意义下是最优的。与之前需要访问C†以实现最优查询复杂度的算法不同，该算法在不查询C†的情况下实现了相同的性能。此外，研究团队还展示了该算法对扰动的鲁棒性，并能够以量子比特数量的对数级查询开销，高效地学习与未知非Clifford酉算子U最接近的Clifford算子。