論文の概要: Optimal Adaptive Strategies for Sequential Quantum Hypothesis Testing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14706v2
- Date: Mon, 28 Feb 2022 01:58:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-02 00:00:47.065115
- Title: Optimal Adaptive Strategies for Sequential Quantum Hypothesis Testing
- Title(参考訳): 逐次量子仮説テストのための最適適応戦略
- Authors: Yonglong Li, Vincent Y. F. Tan, and Marco Tomamichel
- Abstract要約: 適応的および非適応的戦略を用いた2つの量子状態間の逐次仮説テストについて検討する。
両状態間の相対エントロピーの測定により,これらの誤差は指数関数的に減少することを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 87.17253904965372
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We consider sequential hypothesis testing between two quantum states using
adaptive and non-adaptive strategies. In this setting, samples of an unknown
state are requested sequentially and a decision to either continue or to accept
one of the two hypotheses is made after each test. Under the constraint that
the number of samples is bounded, either in expectation or with high
probability, we exhibit adaptive strategies that minimize both types of
misidentification errors. Namely, we show that these errors decrease
exponentially (in the stopping time) with decay rates given by the measured
relative entropies between the two states. Moreover, if we allow joint
measurements on multiple samples, the rates are increased to the respective
quantum relative entropies. We also fully characterize the achievable error
exponents for non-adaptive strategies and provide numerical evidence showing
that adaptive measurements are necessary to achieve our bounds under some
additional assumptions.
- Abstract(参考訳): 適応的および非適応的戦略を用いた2つの量子状態間の逐次仮説テストを検討する。
この設定では、未知状態のサンプルを順次要求し、テスト後に2つの仮説のうちの1つを継続または受理する決定を行う。
サンプル数が期待値または高い確率で有界であるという制約の下では、両方の誤同定誤差を最小化する適応戦略を示す。
すなわち、これらの誤差は、測定された相対エントロピーによる2つの状態間の崩壊速度で指数関数的に減少する(停止時間)。
さらに,複数の試料の合同測定を可能とすると,それぞれの量子相対エントロピーに上昇する。
また,非適応戦略の達成可能な誤差指数を完全に特徴付けし,いくつかの追加仮定の下での適応的測定が限界を達成するために必要であることを示す数値的証拠を提供する。
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