論文の概要: Simple upper and lower bounds on the ultimate success probability for discriminating arbitrary finite-dimensional quantum processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13844v3
• Date: Sat, 19 Feb 2022 07:37:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 04:11:20.264040
• Title: Simple upper and lower bounds on the ultimate success probability for discriminating arbitrary finite-dimensional quantum processes
• Title（参考訳）: 任意の有限次元量子過程を識別するための極大成功確率の単純な上と下の境界
• Authors: Kenji Nakahira and Kentaro Kato
• Abstract要約: 任意の量子過程を識別する際の最終的な成功確率の単純な上限を示す。 マルチショットチャネル判別の特別な場合において、最終的な成功確率は、与えられたチャネルによって決定される少なくとも定数因子によって増加することを示すことができる。 また,計算コストの低いベイズ更新に基づく下限も提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.538209532048866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of discriminating finite-dimensional quantum processes, also called quantum supermaps, that can consist of multiple time steps. Obtaining the ultimate performance for discriminating quantum processes is of fundamental importance, but is challenging mainly due to the necessity of considering all discrimination strategies allowed by quantum mechanics, including entanglement-assisted strategies and adaptive strategies. In the case in which the processes to be discriminated have internal memories, the ultimate performance would generally be more difficult to analyze. In this paper, we present a simple upper bound on the ultimate success probability for discriminating arbitrary quantum processes. In the special case of multi-shot channel discrimination, it can be shown that the ultimate success probability increases by at most a constant factor determined by the given channels if the number of channel evaluations increases by one. We also present a lower bound based on Bayesian updating, which has a low computational cost. Our numerical experiments demonstrate that the proposed bounds are reasonably tight. The proposed bounds do not explicitly depend on any quantum phenomena, and can be readily extended to a general operational probabilistic theory.
• Abstract（参考訳）: 我々は、複数の時間ステップからなる有限次元量子プロセス(量子スーパーマップとも呼ばれる)を識別する問題を考える。 量子過程を識別するための究極的な性能を得ることは基本的に重要であるが、主に、絡み合い支援戦略や適応戦略を含む量子力学によって許される全ての識別戦略を考える必要性から困難である。 識別されるプロセスが内部記憶を持つ場合、究極的なパフォーマンスは一般的に分析が困難になる。 本稿では、任意の量子過程を識別する際の最終的な成功確率に関する単純な上限を示す。 マルチショットチャネル識別の特別な場合、チャネル評価数が1つ増えると、与えられたチャネルによって決定される定数係数は、最終的な成功確率が最大で増加することが示される。 また,計算コストの低いベイズ更新に基づく下限も提示する。 数値実験により,提案した境界は適度にきついことが示された。 提案された境界は量子現象に明示的に依存せず、一般の操作確率理論に容易に拡張することができる。

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