On Quantum Learning Advantage Under Symmetries
Questo articolo investiga i vantaggi dell'apprendimento quantistico sotto simmetria all'interno del modello Quantum Statistical Query (QSQ), rivelando una separazione esponenziale dall'apprendimento SQ classico su funzioni permutazione-invarianti, stabilendo lower bound corrispondenti per la maggior parte delle simmetrie comuni e identificando potenziali guadagni sotto distribuzioni asimmetriche, e dimostrando una separazione basata sulla tolleranza in cui gli apprenditori quantistici hanno successo a livelli di rumore che sconfiggono gli algoritmi classici.