对称纯态的在线识别

我们考虑在提供 n 份态副本时以零错误区分对称纯态的在线策略。优化的在线策略涉及对每份副本的局部、可能自适应的测量，并在每一步均为最优，这使其在面对粒子丢失或区分过程突然终止时具有鲁棒性。我们首先回顾先前关于利用局部测量实现二进制最小与零错误区分的结果，这些结果达到了通过全局测量优化所设定的最大成功概率，并突显其在线特征。随后我们将这些结果推广到具有恒定重叠的三个对称态的零错误识别情形。我们提供了最优在线方案，当态重叠为正时对任何 n 均达到全局性能，而当重叠为负值时对奇数 n 达到全局性能。对于任意复重叠，我们给出有力证据表明在线方案无法达到最优全局性能。我们描述的在线方案仅需在经典存储器中存储最后一次测量结果，且测量的自适应至多简化为两次改变，与 n 的取值无关。