该研究提出了一种用于量子态重构的方法，该方法使用数量线性于维数的状态拷贝就可以以高概率获得对实际状态的精确估计，同时该方法也可以广泛应用于其他问题，如固有主成分分析和特征学习。
Aug, 2015
基于研究对现代量子设备的实际限制如何影响量子学习的复杂性，通过自然环境中对多个副本进行测量和采用 Schur-Weyl 采样的方式，揭示了量子学习中量子复制与纠缠之间的平滑交换，特别是在拓扑近似条件下的观测联通性以及从最大混合态偏离程度的估计。
Feb, 2024
本文给出一种理论上的测量方案，被测量的密度矩阵在迹距离误差 ε 内需要 O ((dr/ε^2) ln (d/ε)) 个副本，并证明了独立测量下实现相同错误需要 Ω(dr^2/δ^2)/ln (1/δ) 个副本。
通过矩阵乘积态假设，提出了两种在一维量子系统中进行量子状态重构的方案，一种方案需要对恒定数量的子系统进行幺正操作，而另一种方案只需要进行局部测量及更复杂的后处理，两种方案仅依赖于线性数量的实验操作和多项式级别的经典后处理，可以无需任何先验假设地严格证明重构状态的准确性。
Jan, 2011
研究了量子态鉴定问题，提出了使用较少的量子状态估计方法，其中包括使用 n=O (d/ε) 个副本进行基于保真度的鉴定和使用 n=O (d/ε^2) 个副本进行基于迹距离的鉴定，并且这些复制复杂度是最优的。
Aug, 2017
本文研究了在两个物理平台上用局部量子操作和经典通信估计两个未知状态的内积的分布式量子内积估计任务，并证明了它的最小样本复杂度。
Nov, 2021
该研究论文研究了如何通过量子状态的测量来生成假设，以指导下一次测量的选取，即减少答案预测失误率。
Feb, 2018
本文提出了一种高效的方法 —— 使用极少量的量子态测量来构建量子系统的经典阴影，以预测量子态的各种性质，并支持其理论发现与大量数值实验。
Feb, 2020
证明了一种经典阴影的联合测量协议其样本复杂度与状态秩成正比，并且在低秩情况下具有几乎二次优势。
May, 2024
本论文基于压缩感知建立了量子态重构的方法，该方法仅需使用 Pauli 测量、快速的凸优化，稳健抗噪，适用于仅近似低秩的系统。在没有先验假设下，重构出的状态接近纯态。
Sep, 2009