論文の概要: Generalized quantum process discrimination problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09759v4
- Date: Sat, 19 Feb 2022 07:31:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-03 02:46:52.365361
- Title: Generalized quantum process discrimination problems
- Title（参考訳）: 一般化量子過程判別問題
- Authors: Kenji Nakahira, Kentaro Kato
- Abstract要約: 我々は、多くの最適化戦略を扱える幅広い種類の量子プロセス判別問題について研究する。
我々の課題は、与えられた目的関数を最大化する適応的あるいは/または絡み合い支援型の識別戦略を見つけることである。
問題のある対称性を持ち、少なくとも一つの最適解が存在する場合、同じタイプの対称性を持つ最適解が存在することを示す。
- 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 study a broad class of quantum process discrimination problems that can
handle many optimization strategies such as the Bayes, Neyman-Pearson, and
unambiguous strategies, where each process can consist of multiple time steps
and can have an internal memory. Given a collection of candidate processes, our
task is to find a discrimination strategy, which may be adaptive and/or
entanglement-assisted, that maximizes a given objective function subject to
given constraints. Our problem can be formulated as a convex problem. Its
Lagrange dual problem with no duality gap and necessary and sufficient
conditions for an optimal solution are derived. We also show that if a problem
has a certain symmetry and at least one optimal solution exists, then there
also exists an optimal solution with the same type of symmetry. A minimax
strategy for a process discrimination problem is also discussed. As
applications of our results, we provide some problems in which an adaptive
strategy is not necessary for optimal discrimination. We also present an
example of single-shot channel discrimination for which an analytical solution
can be obtained.
- Abstract（参考訳）: 我々は,ベイズ,ニーマンピアソン,非あいまいな戦略など多くの最適化戦略を処理可能な量子プロセス識別問題の幅広いクラスを調査し,各プロセスは複数の時間ステップで構成され,内部メモリを持つことができる。
候補プロセスの集まりが与えられた場合、我々のタスクは、与えられた制約の対象となる目的関数を最大化する適応的および/または絡み合い支援された識別戦略を見つけることである。
我々の問題は凸問題として定式化できる。
双対性ギャップのないラグランジュ双対問題であり、最適解に必要な十分条件が導かれる。
また、ある問題がある対称性を持ち、少なくとも一つの最適解が存在する場合、同じタイプの対称性を持つ最適解が存在することも示している。
プロセス識別問題に対するミニマックス戦略についても論じる。
この結果の応用として,適応戦略が最適識別に必要でない問題を提案する。
また,分析解が得られる単発チャネル識別の例を示す。
関連論文リスト
- Learning Multiple Initial Solutions to Optimization Problems [52.9380464408756]
厳密なランタイム制約の下で、同様の最適化問題を順次解決することは、多くのアプリケーションにとって不可欠である。
本稿では,問題インスタンスを定義するパラメータが与えられた初期解を多種多様に予測する学習を提案する。
提案手法は,すべての評価設定において有意かつ一貫した改善を実現し,必要な初期解の数に応じて効率よくスケールできることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T15:17:19Z) - Optimizing Solution-Samplers for Combinatorial Problems: The Landscape
of Policy-Gradient Methods [52.0617030129699]
本稿では,DeepMatching NetworksとReinforcement Learningメソッドの有効性を解析するための新しい理論フレームワークを提案する。
我々の主な貢献は、Max- and Min-Cut、Max-$k$-Bipartite-Bi、Maximum-Weight-Bipartite-Bi、Traveing Salesman Problemを含む幅広い問題である。
本分析の副産物として,バニラ降下による新たな正則化プロセスを導入し,失効する段階的な問題に対処し,悪い静止点から逃れる上で有効であることを示す理論的および実験的証拠を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-08T23:39:38Z) - Strategies for single-shot discrimination of process matrices [0.0]
本研究では,プロセス行列間の単発判別の問題について検討する。
我々は、正しい区別の最適確率を正確に表現する。
どの戦略を選んでも、量子コムである2つのプロセス行列を区別する確率は同じであることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-26T09:14:58Z) - A Constrained Optimization Approach to Bilevel Optimization with
Multiple Inner Minima [49.320758794766185]
そこで本研究では,両レベル問題を等価な制約付き最適化に変換する手法を提案する。
このようなアプローチには、(a)多重内極小問題への対処、(b)ジャコビアン計算のない完全一階効率など、いくつかの利点がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-01T18:20:01Z) - Learning Proximal Operators to Discover Multiple Optima [66.98045013486794]
非家族問題における近位演算子を学習するためのエンドツーエンド手法を提案する。
本手法は,弱い目的と穏やかな条件下では,世界規模で収束することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-28T05:53:28Z) - Navigating to the Best Policy in Markov Decision Processes [68.8204255655161]
マルコフ決定過程における純粋探索問題について検討する。
エージェントはアクションを逐次選択し、結果のシステム軌道から可能な限り早くベストを目標とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-05T09:16:28Z) - Diversity in Kemeny Rank Aggregation: A Parameterized Approach [3.6603644500568806]
ソリューション多様性と呼ばれる最近の人工知能のトレンドは、最適性の概念の発展に焦点を当てている。
本研究では,この組み合わせがケメニー・ランク・アグリゲーションの分野に与える影響について検討する。
我々の主な成果は、線形に順序付けられた投票よりも伝統的な集計の設定を考えるときと、部分的に投票が順序付けられたより一般的な場合の両方に当てはまる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-19T21:50:03Z) - Quantum process discrimination with restricted strategies [2.030567625639093]
本稿では、量子過程を識別するための最大成功確率を求めるタスクの一般的な定式化について述べる。
最適に制限された戦略が全ての戦略の集合の中で最適であるために必要な十分な条件を導出する。
この発見は、様々な制限された戦略の差別性能について深い洞察を与える可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-19T04:02:51Z) - Learning the Solution Manifold in Optimization and Its Application in
Motion Planning [4.177892889752434]
我々は、変数のような変数上の多様体を学習し、そのようなモデルは無限の解の集合を表す。
本フレームワークでは,この重要度を用いて問題推定を行う。
本研究では,高次元パラメータの最適化を含む動き計画問題に適用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-24T08:05:36Z) - Convergence of adaptive algorithms for weakly convex constrained
optimization [59.36386973876765]
モローエンベロープの勾配のノルムに対して$mathcaltilde O(t-1/4)$収束率を証明する。
我々の分析では、最小バッチサイズが1ドル、定数が1位と2位のモーメントパラメータが1ドル、そしておそらくスムーズな最適化ドメインで機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:43:19Z) - Discriminative Learning via Adaptive Questioning [6.378513792050356]
本稿では,候補の能力を複数のカテゴリの1つに最適に分類する,適応的な質問列を設計する問題を考察する。
候補の能力は未知のパラメータとしてモデル化され、質問の難易度とともに、s/h が質問に正しく答えられる可能性を決定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-11T16:50:00Z)
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。