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本章介绍并探讨了经典与量子分类算法在噪声和对抗条件下准确性与鲁棒性关系的基础性问题。该研究团队提出并厘清了多种鲁棒性与准确性的定义，包括受损实例鲁棒性准确度与预测变更鲁棒性，将其与传统准确性和鲁棒性度量相区分。通过理论分析与简化模型，该工作确立了准确性与鲁棒性准确度之间产生权衡的条件，并识别出可避免此类权衡的场景。所构建的框架着重揭示了模型偏差、噪声特性与扰动类型（包括相关与无关扰动）之间微妙的相互作用关系。研究人员探讨了部分结论对不兼容噪声、对抗性量子扰动、无免费午餐定理的影响，并建议未来可从动力系统视角研究这些问题的方法。