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量子存储器是一种稀缺且昂贵的资源，然而在严格的内存限制下，哪些学习任务仍具可行性却鲜为人知。该研究团队探索了在必须单独测量量子系统（无法存储或联合处理）的情况下，如何计算量子序列全局特性的问题。在此设定中，比特串x∈{0,1}^n被编码为n量子比特乘积态|ψ_x1⟩⊗⋯⊗|ψ_xn⟩，目标是通过测量该量子编码推断函数f(x)∈{0,1}。研究人员考虑了一种称为"贪婪策略"的简单局部方案：对每个子系统独立应用相同的最优单系统测量，再根据测量结果推断f(x)。主要研究成果完整刻画了贪婪策略的最优条件：当且仅当目标布尔函数为仿射函数时（除有限情况外），该策略能达到与无限制全局测量相同的最大成功概率。对于一般布尔函数，该工作建立了普适性能保证，证明贪婪策略的成功概率始终不低于最优全局成功概率的平方——这与巴纳姆-尼尔定理对"相当好测量"的结论形成直接对应。这些结果表明，即使在极端内存限制下，简单的局部测量策略对于学习量子序列的全局特性仍具有可证明的竞争力。