論文の概要: Efficiency of estimators for locally asymptotically normal quantum statistical models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00832v2
- Date: Wed, 13 Nov 2024 15:06:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 17:07:28.40814
- Title: Efficiency of estimators for locally asymptotically normal quantum statistical models
- Title(参考訳): 局所漸近正規量子統計モデルに対する推定器の効率
- Authors: Akio Fujiwara, Koichi Yamagata,
- Abstract要約: 局所的に正規な量子統計モデルに対する表現定理を確立する。
量子正則推定器や量子ミニマックス推定器などの量子推定器の効率について検討する。
- 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: We herein establish an asymptotic representation theorem for locally asymptotically normal quantum statistical models. This theorem enables us to study the asymptotic efficiency of quantum estimators such as quantum regular estimators and quantum minimax estimators, leading to a universal tight lower bound beyond the i.i.d. assumption. This formulation complements the theory of quantum contiguity developed in the previous paper [Fujiwara and Yamagata, Bernoulli 26 (2020) 2105-2141], providing a solid foundation of the theory of weak quantum local asymptotic normality.
- Abstract(参考訳): ここでは局所的な漸近的正規量子統計モデルに対する漸近的表現定理を確立する。
この定理により、量子正則推定器や量子ミニマックス推定器のような量子推定器の漸近効率を研究でき、i.d.仮定を超えた普遍的な強い下界が得られる。
この定式化は、以前の論文(藤原と山形, Bernoulli 26 (2020) 2105-2141)で展開された量子同相性の理論を補完し、弱量子局所漸近正規性の理論の確固たる基礎を提供する。
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