该研究团队基于不同量子资源假设（包括辅助系统和级联操作），利用费舍尔信息研究混合酉通道的学习任务。研究表明，渐进样本复杂度遵循r√d/ε²的标度关系——其中r代表通道秩（即不同酉矩阵的数量），d为系统维度，ε²表示均方误差。这一发现表明辅助系统是关键资源，这与文献[1]结论一致但表述更精确，因该工作明确指出r也是重要参数。此外，通过证明随机混合酉通道易于学习，研究人员展示了此类通道的实际应用潜力。
