본 논문은 양자 기술의 실용화에 있어 근본적인 장애물인 양자 잡음 문제를 해결하기 위해, 잡음의 영향을 가장 적게 받는 양자 시스템을 식별하는 새로운 방법인 "가장 순수한 양자 상태 식별"을 제시합니다. $K$개의 알려지지 않은 $n$-큐비트 양자 상태 중 가장 순수한 상태를 총 $N$개의 양자 상태 복사본을 사용하여 식별하는 엄격한 패러다임을 제시하고, 비결정적 전략에 대해 오류 확률이 $\exp\left(- \Omega\left(\frac{N H_1}{\log(K) 2^n }\right) \right)$인 최초의 적응형 알고리즘을 도출합니다. 이는 측정 최적화를 통해 양자 특성 학습을 근본적으로 개선합니다. 또한, 오류 경계가 $\exp\left(- \Omega\left(\frac{N H_2}{\log(K) }\right) \right)$인 결정적 측정 프로토콜을 개발하여 비결정적 전략과의 상당한 차이를 보여주고, 양자 메모리와 결정적 측정의 성능을 정량적으로 측정합니다. 마지막으로, 고정된 두 결과 비결정적 POVM을 사용하는 모든 전략은 $\exp\left( - O\left(\frac{NH_1}{2^n}\right)\right)$을 초과하는 오류 확률을 겪어야 함을 보임으로써 하한을 설정합니다. 이 연구는 효율적인 학습 프레임워크를 통해 양자 잡음의 특성을 진전시키고, 양자 하드웨어의 신뢰성 향상을 위한 실용적인 프로토콜을 제공하면서 양자 잡음에 적응하는 양자 특성 학습에 대한 이론적 기반을 마련합니다.
