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该团队证明，对于具有固定维度纠缠辅助的固定规模双人自由博弈，其最优值的ε-加法逼近可以在poly(1/ε)时间内计算完成。这一结果与先前仅能获得严格exp(1/ε)保证、重点关注问题与答案数量规模的分析方法形成鲜明对比。该工作的核心发现基于为约束量子可分性问题量身定制的新型玻色对称量子de Finetti定理，这些定理构建了用于逼近此类博弈纠缠值的半定规划（SDP）外层层级体系。通过运用表示论对称性约简技术，研究人员证实这些SDP能以poly(1/ε)计算复杂度进行建模求解，从而实现高效的ε-加法逼近。此外，该团队提出基于测量的舍入方案，将所得外层边界转化为可验证的纠缠策略内层序列，这些策略可作为“跷跷板”优化方法的预热初始值。我们相信，这些技术对量子信息论中更广泛类别的约束可分性问题具有独立研究价值。