Near-Optimal Learning of Local Lindbladians
Este artículo presenta un algoritmo no adaptativo casi óptimo para el aprendizaje de Lindbladianos locales a partir de acceso de caja negra que logra usos de canal y tiempo de evolución total utilizando únicamente estados producto aleatorios y mediciones de Pauli, al tiempo que demuestra que estos límites de escala son fundamentalmente informacionales y excluyen el rendimiento con límite de Heisenberg en presencia de disipación.