Learning mixed quantum states in large-scale experiments
이 논문은 국소 무작위 측정에 기반한 고전적 그림자 (classical shadows) 를 입력으로 받아 밀도 행렬 재규격화 군 (DMRG) 알고리즘과 유사한 순차적 최적화를 통해 대규모 양자 실험에서 준비된 혼합 양자 상태의 행렬 곱 연산자 (MPO) 표현을 효율적으로 학습하고, 이를 96 개 큐비트의 초전도 양자 프로세서 실험을 통해 검증했다고 요약할 수 있습니다.