Near-Optimal Learning of Local Lindbladians
Cet article présente un algorithme non adaptatif quasi optimal pour l'apprentissage de Lindbladiens locaux à partir d'un accès boîte noire qui atteint utilisations de canal et un temps d'évolution total de en utilisant uniquement des états produits aléatoires et des mesures de Pauli, tout en prouvant que ces limites d'échelle sont fondamentalement informationnelles et excluent une performance limitée par Heisenberg en présence de dissipation.