論文の概要: Maximal singlet fraction vs. maximal achievable fidelity as proper
entanglement measures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13063v1
- Date: Sat, 29 Aug 2020 21:52:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-04 09:15:18.808929
- Title: Maximal singlet fraction vs. maximal achievable fidelity as proper
entanglement measures
- Title(参考訳): 適切な絡み合い尺度としての最大一重項分数対最大到達可能な忠実度
- Authors: Hermann L. Albrecht Q. and Douglas F. Mundarain
- Abstract要約: コンカレンスと最大一重項分数(MSF)が異なる2量子状態のパラメトリックな家系を概観する。
この研究で考慮された状態に対して、最大達成可能な忠実度(MAF)は、コンカレンスとよりよく一致し、適切な絡み合い尺度であると考えられるために必要な重要な特徴に適合する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We review some parametric families of 2-qubit states for which concurrence
and maximal singlet fraction (MSF) have different and even opposite behaviour.
For states considered in this work, maximal achievable fidelity (MAF), a
quantity derived by Verstraete and Verschelde in 2003, shows a better agreement
with concurrence and complies with important features required to be considered
a good entanglement measure.
- Abstract(参考訳): コンカレンスと最大一重項分数(MSF)が異なる2量子状態のパラメトリックな家系を概観する。
この研究で考慮された状態に対して、2003年にVerstraete と Verschelde によって導かれた量である最大到達可能な忠実度 (MAF) は、コンカレンスとよりよく一致し、良い絡み合い測度と見なすために必要な重要な特徴を満たす。
関連論文リスト
- Expected Maximin Fairness in Max-Cut and other Combinatorial Optimization Problems [0.0]
最適マクシミン・フェア解は、非マクシミン・フェア最適解によって有界であることを示す。
本稿では、Max-Cutの特別事例を用いて、最大公正性の定義と実装の課題を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T15:32:04Z) - Flow matching achieves almost minimax optimal convergence [50.38891696297888]
フローマッチング (FM) は, シミュレーションのない生成モデルとして注目されている。
本稿では,大試料径のFMの収束特性を$p$-Wasserstein 距離で論じる。
我々は、FMが1leq p leq 2$でほぼ最小の収束率を達成できることを確立し、FMが拡散モデルに匹敵する収束率に達するという最初の理論的証拠を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-31T14:54:51Z) - Expressive Losses for Verified Robustness via Convex Combinations [67.54357965665676]
本研究では, 過近似係数と異なる表現的損失に対する性能分布の関係について検討した。
表現性が不可欠である一方で、最悪の場合の損失のより良い近似は、必ずしも優れた堅牢性-正確性トレードオフに結びついていないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T12:20:29Z) - Monotonicity and Double Descent in Uncertainty Estimation with Gaussian
Processes [52.92110730286403]
限界確率はクロスバリデーションの指標を思い起こさせるべきであり、どちらもより大きな入力次元で劣化すべきである、と一般的に信じられている。
我々は,ハイパーパラメータをチューニングすることにより,入力次元と単調に改善できることを証明した。
また、クロスバリデーションの指標は、二重降下の特徴である質的に異なる挙動を示すことも証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-14T08:09:33Z) - On the Equity of Nuclear Norm Maximization in Unsupervised Domain
Adaptation [53.29437277730871]
核ノルムは、教師なし領域適応モデルの転送可能性を高める力を示している。
クラスレベルとサンプルレベルから予測的差別性と株式の両方を最大化する2つの新たな損失が提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-12T07:55:47Z) - Bound on local minimum-error discrimination of bipartite quantum states [0.0]
両部量子状態の最適判別を考察し、最適局所微分の最大成功確率の上限を与える。
以下の例を使って結果を説明します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-29T07:07:08Z) - Geometric mean of bipartite concurrences as a genuine multipartite
entanglement measure [0.0]
本稿では,真の多部交絡測度として,両部共起の幾何学的平均を提案する。
提案手法は,他の測度と異なる絡み合いの順序を呈し,特定の種類の真の絡み合いの差を検出できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-20T13:04:28Z) - Generalising the Horodecki criterion to nonprojective qubit measurements [0.0]
ホロデキの基準は、2つのキュービット可観測物に対して適切な射影測定を必要とする。
それぞれの観測者に対して、一定の強度と相対角を持つ任意の量子ビット測定に必要な十分条件を提供する。
また, 一定の測定強度において, 偏差測定により, クラスー=ホルン=シモニー=ホルト不等式を破ることは不可能であることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-21T00:11:04Z) - Max-Margin is Dead, Long Live Max-Margin! [87.90853526750716]
最大マージン損失は、距離間の誤差を計測する離散損失について、非常に限定的な仮定の下では、分類タスクと整合性しか持たないことが示される。
Restricted-Max-Marginでは、損失増大スコアが維持されるが、元のドメインのサブセット上で実行される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-31T15:55:52Z) - Achieving Proportionality up to the Maximin Item with Indivisible Goods [14.002498730240902]
我々は、分割不可能な商品をかなり配置する問題を研究し、古典的公平性の概念である比例性に焦点をあてる。
最近の研究で、比例性(PROPx)の近似バージョンでさえ、小さなインスタンスでも達成できないことが証明されている。
最大5つのエージェントが付加価値を持つ場合において、この概念を満たすアロケーションにどのように到達するかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-20T19:21:19Z) - Lower bounds in multiple testing: A framework based on derandomized
proxies [107.69746750639584]
本稿では, 各種コンクリートモデルへの適用例を示す, デランドマイズに基づく分析戦略を提案する。
これらの下界のいくつかを数値シミュレーションし、Benjamini-Hochberg (BH) アルゴリズムの実際の性能と密接な関係を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-07T19:59:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。