Kernel Embedding for Operator-Valued Measures and Its Application to Quantum Tomography
Este artículo introduce el marco de incrustación de covarianza cuántica para reformular la tomografía de estados cuánticos como regresión de kernel tensorizado, demostrando que los diseños unitarios son estadísticamente óptimos y permitiendo una estimación eficiente e independiente de la base mediante el estimador QUARK con límites de optimalidad establecidos y garantías de convergencia.