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该研究团队专注于分布式酉信道相似度估计（DSEU）任务，即评估不同量子设备上实现的酉信道间相似性。针对n量子比特酉信道，研究人员完整证明了DSEU的查询复杂度在非相干访问与相干访问下均为Θ(√d)，其中d=2^n。具体贡献包括： 1. 基于随机测量工具箱提出两种估计算法：非相干访问算法通过利用设备间额外共享随机性，实现了与相干算法相同的O(√d)查询复杂度，揭示了共享随机性在分布式量子学习中的重要作用； 2. 建立严格下界证明：证实Θ(√d)查询对DSEU具有必要性及充分性； 3. 性能对比：相较于经典独立影子方法，该团队算法具有平方级优势。 该工作为量子设备基准测试和分布式量子学习提供了兼具实践价值与理论最优性的工具。