論文の概要: Training quantum measurement devices to discriminate unknown
non-orthogonal quantum states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13568v2
- Date: Tue, 26 Apr 2022 08:53:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-06 19:42:24.999664
- Title: Training quantum measurement devices to discriminate unknown
non-orthogonal quantum states
- Title（参考訳）: 未知の非直交量子状態の識別のための量子測定装置の訓練
- Authors: D. Concha, L. Pereira, L. Zambrano, A. Delgado
- Abstract要約: 未知の量子状態を通して伝達される情報の復号化問題について検討する。
本稿では,識別過程において最小限の誤差を実現するため,測定装置を訓練することを提案する。
本稿では,最小限のエラー判定を行う場合のトレーニング手法を実証し,エラー確率が最適値に非常に近いことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Here, we study the problem of decoding information transmitted through
unknown quantum states. We assume that Alice encodes an alphabet into a set of
orthogonal quantum states, which are then transmitted to Bob. However, the
quantum channel that mediates the transmission maps the orthogonal states into
non-orthogonal states, possibly mixed. If an accurate model of the channel is
unavailable, then the states received by Bob are unknown. In order to decode
the transmitted information we propose to train a measurement device to achieve
the smallest possible error in the discrimination process. This is achieved by
supplementing the quantum channel with a classical one, which allows the
transmission of information required for the training, and resorting to a
noise-tolerant optimization algorithm. We demonstrate the training method in
the case of minimum-error discrimination and show that it achieves error
probabilities very close to the optimal one. In particular, in the case of two
unknown pure states our proposal approaches the Helstrom bound. A similar
result holds for a larger number of states in higher dimensions. We also show
that a reduction of the search space, which is used in the training process,
leads to a considerable reduction in the required resources. Finally, we apply
our proposal to the case of the dephasing channel reaching an accurate value of
the optimal error probability.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,未知の量子状態を通して伝達される情報の復号化問題について検討する。
アリスはアルファベットを直交量子状態の組に符号化し、それをボブに送信すると仮定する。
しかし、伝送を媒介する量子チャネルは直交状態を非直交状態(おそらく混合状態)にマッピングする。
チャネルの正確なモデルが利用できない場合、bobが受信した状態は不明である。
送信された情報を復号化するために, 測定装置を訓練し, 識別過程における最小誤差を達成することを提案する。
これは、トレーニングに必要な情報の伝達を可能にする古典的な方法で量子チャネルを補完し、ノイズ耐性最適化アルゴリズムを活用することで達成される。
最小誤差判別の場合のトレーニング手法を実証し,最適誤差に非常に近い誤差確率を達成することを示す。
特に、2つの未知の純粋状態の場合、我々の提案はヘルストローム境界に近づく。
同様の結果により、より高次元の多くの状態が得られる。
また、トレーニングプロセスで使用される検索スペースの削減が、必要なリソースの大幅な削減につながることも示している。
最後に,提案手法を,最適誤差確率の正確な値に達する劣化チャネルの場合に適用する。
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