論文の概要: Entropic uncertainty relations for mutually unbiased periodic coarse-grained observables resemble their discrete counterparts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12431v1
• Date: Mon, 26 Jul 2021 18:48:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 21:10:37.766430
• Title: Entropic uncertainty relations for mutually unbiased periodic coarse-grained observables resemble their discrete counterparts
• Title（参考訳）: 相互に偏りのない周期的粗粒度観測器のエントロピー不確かさ関係はそれらの離散観測器に似ている
• Authors: {\L}ukasz Rudnicki and Stephen P. Walborn
• Abstract要約: 2つの情報エントロピーの和は、$d$次元系と2つの非バイアス測定系において$ln d$で下げられる。 近年,操作的相互不偏性を考慮した射影測定も連続した領域で構築できることが示されている。 ここでは、これらの離散化された観測値に適用されるR'enyiエントロピーの族全体について考察し、そのようなスキームが上記の不確実性関係も認めていることを証明する。
• 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: One of the most important and useful entropic uncertainty relations concerns a $d$ dimensional system and two mutually unbiased measurements. In such a setting, the sum of two information entropies is lower bounded by $\ln d$. It has recently been shown that projective measurements subject to operational mutual unbiasedness can also be constructed in a continuous domain, with the help of periodic coarse graining. Here we consider the whole family of R\'enyi entropies applied to these discretized observables and prove that such a scheme does also admit the uncertainty relation mentioned above.
• Abstract（参考訳）: 最も重要で有用なエントロピーの不確実性関係の1つは、$d$次元システムと2つの非バイアス測定に関するものである。 このような設定では、2つの情報エントロピーの和は$\ln d$ で割られる。 近年, 操作的相互偏りを考慮した射影計測も, 周期的粗粒化の助けを借りて連続的に構築できることが示されている。 ここで、r\'enyiエントロピーの族全体をこれらの離散可観測系に適用し、そのようなスキームが上記の不確実性関係も認めていることを証明する。

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