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
通过量子相干性与主要元件分析，可以从未知量子系统的复制品中生成密度矩阵，实现更快的操作结果。
Jul, 2013
该论文介绍了 “影子断层扫描” 的概念，给出了仅需测量 $\widetilde {O} (\varepsilon^{-4}\cdot \log^{4} M\cdot\log D)$ 个状态副本就可以高概率地解决该问题的方法，该方法在量子行业中有许多实际应用，例如量子密码学、量子软件保护、量子通信等。
Nov, 2017
我们提出了鲁棒的浅阴影协议，在实验中正确恢复了状态属性，如期望值、保真度和纠缠熵，同时维持了比随机单量子比特测量方案更低的样本复杂性。
Feb, 2024
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。
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
该研究提出了一种有效的算法，它能够在 Pauli 噪声下从量子态中恢复信息，具有多项式时间复杂度和样本效率优势，并可作为 Clifford 电路的一个样本高效的错误缓解方案。
May, 2023
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