Toward Quantum Advantage in Learning Parities with Structured Noise via Lower Bound Optimization of the Condition Number

本文研究带结构噪声的奇偶校验学习问题（LPSN），该问题可归约为求解非线性布尔系统。在量子计算中，此类系统通常被转化为 Macaulay 线性系统，并借助量子线性系统算法求解，但该过程严重受制于条件数（condition number）。为

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