連続変数系の量子状態を効率的に学習する

連続変数系の量子状態トモグラフィーには極端な非効率性が存在し、エネルギー制限付きの状態でさえ、状態のトレース距離誤差を小さくするためには指数関数的に多くのコピーが必要となる。一方で、ガウス状態やわずかにガウス性を逸脱した状態については、効率的な学習が可能であることを示した。