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量子态性质的高效学习是量子信息理论中的一个基础且实际的问题。经典阴影已成为一种通过少量副本进行随机测量来估计未知量子态性质的高效方法，具有严格的统计保证。随着光子技术的出现，为这类平台制定高效学习算法成为一个自然的问题。在此，该研究团队引入了一种经典阴影协议，通过随机被动线性光学变换和光子数测量来学习光子量子态。该工作表明，该方案对于一类广泛关注的观测量是高效的。该团队在一个十二模式光子集成量子处理单元上实验验证了这些发现。该协议允许可扩展地学习各种光子态性质，并为将经典阴影已有的丰富应用推广到光子平台铺平了道路。