arXiv 论文：纠缠测量学习优势有限

Arka Prabha Das 与 Abram Magner 在 arXiv 提交论文，研究量子测量 PAC 学习中使用无法由 LOCC（本地操作与经典通信）实现的纠缠测量作为学习规则的优势。作者构造出单拷贝学习规则渐近次优的学习场景，并证明在自然的联合可测量性覆盖假设下，基于纠缠测量的学习规则相比单拷贝规则最多只有多项式级的样本复杂度优势。论文标注为 9 页。 该结果说明，即便单拷贝规则在特定场景中表现不佳，改用纠缠测量也至多带来多项式级的样本复杂度改善。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。