记者20日从我国科学技能大学得悉，该校郭光灿院士团队在量子态分辩研讨中获得重要开展。研讨组在最小资源耗费的量子态分辩问题中初次提出了大局最优自习惯战略，并开展了自习惯团体丈量试验技能，试验成果比较世界最好办法节约约30%资源。该研讨成果日前在线宣布在世界闻名期刊《物理谈论快报》上。
量子世界的一个中心特征是两个量子态一般不正交，且不正交的量子态不能完美区别，这一方面为量子信息技能安全性供给了保证，另一方面也使得量子态区别成为量子信息科学中有挑战性的根底问题。实践量子信息使命中一般考虑最小耗费量子态分辩问题，即怎么规划最优丈量战略使得均匀耗费量子态仿制数最少。当时世界上最好丈量办法是最优固定丈量，即对全部耗费资源选用相同丈量。这种办法第一个局限性是不能充沛的运用丈量进程中得到的信息;第二个局限性是不能大局提取量子态信息。
针对上述局限性，研讨组首要提出大局最优自习惯战略，既充沛的运用了丈量进程得到的信息，也将局域丈量拓宽到团体丈量。并根据丈量次序平移对称性，给出了该自习惯战略的快速收敛迭代算法。约束在局域丈量时，均匀耗费量子态仿制数比世界当时最好办法节约16.6个仿制，称为局域边界。在研讨组前期开展的固定两仿制团体丈量技能根底上，逐渐开展了自习惯两仿制团体丈量技能。试验上完成了根据自习惯量子团体丈量技能的大局最优自习惯量子态分辩战略。在错误率0.01%要求下，分辩二维量子混态耗费的仿制数明显打破了局域边界，节约了3.9个仿制。
这项研讨成果在理论上提出了适用于全部错误率要求和全部单向丈量方法的大局最优自习惯战略，能够拓宽到更杂乱的多个、高维量子态分辩景象，极大推进了最小耗费量子态分辩问题的理论研讨。试验上初次展现了自习惯团体丈量技能的强壮信息提取才能，这种丈量才能有望应用于其他量子信息使命。
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