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对于许多信息处理任务而言，de Finetti 类定理通常能简化最坏情况输入场景下的分析——当任务表现出某种置换不变对称性时，这些定理可将最坏情况输入的分析简化为独立同分布输入的分析。若已知输入包含更多信息，则将这些信息反映到 de Finetti 约化中可能是有益的。在该工作中，研究团队聚焦于一种基于输入类型的约束形式。利用这种方法，研究团队基于类型方法的基本性质，得到了一种关于经典概率分布的新型 de Finetti 约化的概念性简洁证明。研究团队将这种带约束的 de Finetti 约化应用于经典输入的量子交互通信协议的压缩，并证明了无先验量子信息成本等于最坏情况输入下的摊销量子通信成本。