Fugu-MT 論文翻訳(概要): Probability density functions of quantum mechanical observable uncertainties

論文の概要: Probability density functions of quantum mechanical observable uncertainties

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03193v1
Date: Fri, 6 May 2022 13:17:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-14 03:35:57.789568
Title: Probability density functions of quantum mechanical observable uncertainties
Title（参考訳）: 量子力学的可観測不確かさの確率密度関数
Authors: Lin Zhang and Jinping Huang and Jiamei Wang and Shao-Ming Fei
Abstract要約: 任意のキュービット可観測物の不確実性の確率密度関数(PDF)を解析的に導出する。状態に依存しない不確実性関係は、不確実性領域に対する最適化問題に変換される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7298088649201353
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study the uncertainties of quantum mechanical observables, quantified by the standard deviation (square root of variance) in Haar-distributed random pure states. We derive analytically the probability density functions (PDFs) of the uncertainties of arbitrary qubit observables. Based on these PDFs, the uncertainty regions of the observables are characterized by the supports of the PDFs. The state-independent uncertainty relations are then transformed into the optimization problems over uncertainty regions, which opens a new vista for studying state independent uncertainty relations. Our results may be generalized to multiple observable case in higher dimensional spaces.
Abstract（参考訳）: 量子力学的可観測性の不確かさをハール分布のランダムな純状態における標準偏差(分散の平方根)によって定量化する。任意の量子ビット観測可能な不確かさの確率密度関数(pdf)を解析的に導出する。これらのPDFに基づいて、観測対象の不確かさ領域はPDFの支持によって特徴づけられる。状態独立不確実性関係は、状態独立不確実性関係を研究する新しいvistaを開く不確実性領域上の最適化問題へと変換される。この結果は高次元空間における複数の観測可能なケースに一般化することができる。

関連論文リスト

Uncertainty of quantum channels based on symmetrized \r{ho}-absolute variance and modified Wigner-Yanase skew information [6.724911333403243]
我々は、任意の作用素(必ずしもエルミート的ではない)の量子チャネルに対する不確実性関係を一般化する対称性付きrho-absolute分散の観点で不確実性関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-13T14:18:59Z)
Testing trajectory-based determinism via time probability distributions [44.99833362998488]
ボヘミア力学(BM)は量子力学(QM)よりも予測力を継承している本稿では, 一般軌道を持つ理論において, 飛行時間確率分布を構成するための処方則を提案する。 QM が到達不能な確率分布を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-15T11:36:38Z)
Foundations of non-commutative probability theory (Extended abstract) [1.8782750537161614]
コルモゴロフの確率論に対する設定は、量子力学から生じる確率を考慮に入れた独自の一般化を与える。サンプル空間はこの表現において中心的な役割を持ち、確率変数、すなわち可観測変数は自然な方法で定義される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-01T20:34:01Z)
Full counting statistics as probe of measurement-induced transitions in the quantum Ising chain [62.997667081978825]
局所射影測定は局所磁化の平衡外確率分布関数の修正をもたらすことを示す。特に, 前者の確率分布が, 地域法規と容積法則で異なる振る舞いを示すかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-19T12:34:37Z)
Parameterized Multi-observable Sum Uncertainty Relations [9.571723611319348]
任意の有限$N$量子オブザーバブルの分散に基づく不確実性関係について検討する。我々の不確かさの不等式の下限は、測定された状態がすべての観測可能量の共通の固有ベクトルでない限り、ゼロではない。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-07T04:36:07Z)
Quantum Central Limit Theorems, Emergence of Classicality and Time-dependent Differential Entropy [0.0]
マクロ的に粗い粒状観測値の期待値に対する量子中心極限定理を導出する。これらの確率分布は、無限に多くの同一かつ非相互作用的な量子成分の極限における古典的な振る舞いの出現の経路を開く。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-04T11:19:15Z)
Dense Uncertainty Estimation via an Ensemble-based Conditional Latent Variable Model [68.34559610536614]
我々は、アレータリック不確実性はデータの固有の特性であり、偏見のないオラクルモデルでのみ正確に推定できると論じる。そこで本研究では,軌道不確実性推定のためのオラクルモデルを近似するために,列車時の新しいサンプリングと選択戦略を提案する。以上の結果から,提案手法は精度の高い決定論的結果と確実な不確実性推定の両方を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-22T08:54:10Z)
Uncertainty regions of observables and state-independent uncertainty relations [6.597326596816639]
分散や偏差の厳密な不確実性関係を計算するための枠組みを提案する。本稿では,2,3,任意の観測値の差分あるいは偏差の和で満たされる状態非依存の不確かさの不等式を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-27T02:32:37Z)
Quantum backflow in the presence of a purely transmitting defect [91.3755431537592]
量子バックフロー効果を解析し、散乱状況に対する空間的制約として拡張する。我々はその分析を保存法に適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-14T22:59:25Z)
On the Estimation of Information Measures of Continuous Distributions [25.395010130602287]
サンプルに基づく連続分布の情報量の推定は,統計学と機械学習の基本的な問題である。我々は, 単純ヒストグラムに基づく一定数の試料からの微分エントロピー推定のための信頼境界を提供する。我々の焦点は微分エントロピーであるが、同様の結果が相互情報や相対エントロピーにも当てはまることを示す例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-07T15:36:10Z)
Towards a Kernel based Uncertainty Decomposition Framework for Data and Models [20.348825818435767]
本稿では,データとモデルの両方において予測の不確実性を定量化する新しいフレームワークを提案する。我々は,このフレームワークを,点予測ニューラルネットワークモデルの予測不確実性定量化のためのサロゲートツールとして応用する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-30T18:35:36Z)

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。