論文の概要: Quantum state inference from coarse-grained descriptions: analysis and
an application to quantum thermodynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07956v1
- Date: Mon, 16 May 2022 19:42:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-12 23:32:53.762432
- Title: Quantum state inference from coarse-grained descriptions: analysis and
an application to quantum thermodynamics
- Title（参考訳）: 粗粒度記述からの量子状態推論:解析と量子熱力学への応用
- Authors: Ra\'ul O. Vallejos, Pedro Silva Correia, Paola Concha Obando, Nina
Machado O'Neill, Alexandre Baron Tacla, Fernando de Melo
- Abstract要約: 本稿では,最大エントロピー原理法と最近提案された平均アサインメントマップ法を比較した。
割り当てられた記述が測定された制約を尊重するという事実にもかかわらず、記述は従来のシステム環境構造を超えたシナリオで異なる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.18253437732933
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The characterization of physical systems relies on the observable properties
which are measured, and how such measurements are performed. Here we analyze
two ways of assigning a description to a quantum system assuming that we only
have access to coarse-grained properties. More specifically, we compare the
Maximum Entropy Principle method, with the Bayesian-inspired recently proposed
Average Assignment Map method [P. S. Correia et al, Phys. Rev. A 103, 052210
(2021)]. Despite the fact that the assigned descriptions by both methods
respect the measured constraints, and that they share the same conceptual
foundations, the descriptions differ in scenarios that go beyond the
traditional system-environment structure. The Average Assignment Map is thus
shown to be a more sensible choice for the ever more prevalent scenario of
complex quantum systems. We discuss the physics behind such a difference, and
further exploit it in a quantum thermodynamics process.
- Abstract（参考訳）: 物理系のキャラクタリゼーションは測定される観測可能な性質と、その測定方法に依存する。
ここでは,粗粒度特性のみへのアクセスを前提として,量子系に記述を割り当てる2つの方法を分析する。
より具体的には、最大エントロピー原理法とベイジアンに着想を得た最近提案された平均割当写像法[P.S. Correia et al, Phys. A 103, 052210 (2021)]を比較する。
両手法が割り当てた記述が測定された制約を尊重し、それらが同じ概念的基礎を共有するという事実にもかかわらず、これらの記述は従来のシステム環境構造を超えたシナリオで異なる。
したがって、平均アサインメントマップは複雑な量子系のより一般的なシナリオに対してより合理的な選択であることが示されている。
このような違いの背後にある物理学を議論し、量子熱力学プロセスでさらに活用する。
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