論文の概要: Exponential speedup in measurement property learning with post-measurement states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22126v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 17:15:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-26 18:19:16.927621
• Title: Exponential speedup in measurement property learning with post-measurement states
• Title（参考訳）: 測定後状態を考慮した測定特性学習における指数的高速化
• Authors: Zhenhuan Liu, Qi Ye, Zhenyu Cai, Jens Eisert,
• Abstract要約: 測定後の量子状態は、測定学習のための質的に新しい決定的な資源である。 本結果は,実用的な量子認証プロトコルの設計に潜在的に意味があることを示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.816524549511092
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning properties of quantum states and channels is known to benefit from resources such as entangled operations, auxiliary qubits, and adaptivity, whereas the resource structure of measurement learning, namely, learning properties of quantum measurement operators, remains poorly understood. In this work, we identify a measurement learning task for which access limited to classical measurement outcomes leads to an exponential lower bound on the query complexity, established via a distinguishing task between a genuine quantum projective measurement and a purely classical random number generator. Remarkably, this hardness persists even when arbitrary entangled operations, auxiliary systems, and fully adaptive strategies are allowed, indicating that conventional resources for state and channel learning are ineffective in this task. In contrast, when access to the post-measurement quantum state is available, the same task can be solved with constant query complexity using a simple measuring-twice protocol, without requiring resources that are useful for state and channel learning. Our results reveal post-measurement states as a qualitatively new and decisive resource for measurement learning, suggesting potential implications for the design of practical quantum certification protocols.
• Abstract（参考訳）: 量子状態とチャネルの学習特性は、絡み合った演算、補助量子ビット、適応性といったリソースの恩恵を受けることが知られているが、測定学習のリソース構造、すなわち量子測定演算子の学習特性は、まだ理解されていない。 本研究では、古典的な測定結果に制限されたアクセスが、真の量子射影測定と純粋に古典的な乱数生成とを区別するタスクによって確立された、クエリ複雑性に指数的に低い境界をもたらす測定学習タスクを特定する。 注目すべきは、任意の絡み合った操作や補助システム、完全に適応的な戦略が許されたとしても、この硬さは持続し、このタスクでは従来の状態学習やチャネル学習のリソースが役に立たないことを示している。 対照的に、測定後量子状態へのアクセスが可能である場合、状態とチャネル学習に有用なリソースを必要とせず、単純な測定ツワイスプロトコルを用いて、同じタスクを一定のクエリ複雑性で解決することができる。 実験結果から,測位学習のための定性的に新しい決定的なリソースとして,測位後の状態が明らかとなり,実用的な量子認証プロトコルの設計に潜在的に影響を及ぼす可能性が示唆された。

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