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
本文主要研究关于量子态证明的基础问题，展示了使用非自适应的非相干测量量子态证明所需的拷贝数目与混合度测量所需的拷贝数目之间存在关联，实现了一个实例优化的上限。
Feb, 2021
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。
Aug, 2015
通过研究矩阵鞅的性质，确定了使用不相干测量的混杂性测量和状态认证的副本复杂度，并表明自适应性对这些问题没有帮助。
Apr, 2022
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
本文研究了混合量子态谱性质检测问题，证明了测试混合量子态是否为最大混合态、是否具有特定秩、是否在子空间上为最大混合态以及应用 “杨图算法” 需要的复制次数下界，并运用对称群的渐进表示理论及 Kerov 多项式方法简化了部分证明。
Jan, 2015
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。
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
使用单次测量，以多项式时间和样本量来学习由具有最多 t 个单量子比特非克利福德门的电路输出的 n 量子比特态的得到的跟踪距离为 ε 的最新算法。
Aug, 2023