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Effective Hamiltonian, Structure, and Trace Distance Learning of Gaussian States
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内容提要
本研究提出了一种有效的协议，用于学习正温度玻色高斯态的哈密顿量，优化了样本和计算复杂性。结果表明，该方法在实验上可行，样本复杂性以对数级增长，推动了量子哈密顿量学习。
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关键要点
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本研究提出了一种有效的协议，用于学习正温度玻色高斯态的哈密顿量。
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该协议优化了样本和计算复杂性。
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研究结果表明该方法在实验上可行。
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样本复杂性以对数级增长。
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该研究推动了量子哈密顿量学习，特别是在连续变量系统中。
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