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该团队比较了四种多项式资源测量策略（I）仅Z基测量、（II）最近邻ZZ测量（NN）、（III）多基测量（Z/X/Y）以及（IV）经典阴影法，用于分类三类量子电路族：IQP电路、Clifford电路和Clifford+T电路。研究发现，在所有量子比特数量和四种分类器评估中，仅Z基测量的表现优于多基测量和经典阴影法，且具有O(n)特征的最近邻策略在随机森林准确度上与仅Z基测量仅相差0.02。最佳结果出现在4-5量子比特条件下，仅Z基测量的随机森林准确度达0.91（最近邻为0.89，多基为0.85，阴影法为0.67）。在二次测量预算shots=16n²条件下，所有策略在约12量子比特以上时准确度均坍缩至接近随机水平（≈0.33）。这些发现表明，不同电路族间的判别信号集中于局域最近邻Z基关联中，这与IQP电路的对角门结构一致，而额外Pauli关联类型或长程关联并未带来补偿性判别能力。该工作提出了形式化理论框架，证明具有高对角成分的电路会将其关联结构集中于该基矢，任何偏离主导基矢的行为都将导致可证明更高的估计方差。这些结果确立了二次测量预算在约12量子比特以上时不足以实现可靠分类，但并未排除存在亚二次或更高效多项式资源策略的可能性；是否存在能在大量子比特条件下分类这些电路族的多项式测量协议仍是一个开放问题。