論文の概要: Strategies for single-shot discrimination of process matrices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14575v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 09:14:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-21 13:33:00.236798
• Title: Strategies for single-shot discrimination of process matrices
• Title（参考訳）: プロセス行列の単発識別のための戦略
• Authors: Paulina Lewandowska, {\L}ukasz Pawela and Zbigniew Pucha{\l}a
• Abstract要約: 本研究では,プロセス行列間の単発判別の問題について検討する。 我々は、正しい区別の最適確率を正確に表現する。 どの戦略を選んでも、量子コムである2つのプロセス行列を区別する確率は同じであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The topic of causality has recently gained traction quantum information research. This work examines the problem of single-shot discrimination between process matrices which are an universal method defining a causal structure. We provide an exact expression for the optimal probability of correct distinction. In addition, we present an alternative way to achieve this expression by using the convex cone structure theory. We also express the discrimination task as semidefinite programming. Due to that, we have created the SDP calculating the distance between process matrices and we quantify it in terms of the trace norm. As a valuable by-product, the program finds an optimal realization of the discrimination task. We also find two classes of process matrices which can be distinguished perfectly. Our main result, however, is a consideration of the discrimination task for process matrices corresponding to quantum combs. We study which strategy, adaptive or non-signalling, should be used during the discrimination task. We proved that no matter which strategy you choose, the probability of distinguishing two process matrices being a quantum comb is the same.
• Abstract（参考訳）: 因果関係のトピックは、近年、量子情報研究の牽引となる。 本稿では,因果構造を定義する普遍的手法であるプロセス行列間の単発識別の問題を検討する。 我々は、正しい区別の最適確率を正確に表現する。 さらに、凸錐構造理論を用いて、この表現を達成するための別の方法を提案する。 また,識別タスクを半定義型プログラミングとして表現する。 そこで我々は,プロセス行列間の距離を計算するSDPを作成し,それをトレースノルムの観点から定量化した。 価値ある副産物として、プログラムは識別タスクの最適実現を見つける。 また、プロセス行列のクラスが2つあり、完全に区別できる。 しかし,本研究の主な成果は,量子コムに対応するプロセス行列の判別タスクの検討である。 識別作業中にどの戦略、適応的または非シグナリングを使うべきかを検討する。 どの戦略を選ぶにせよ、2つのプロセス行列を量子コムと区別する確率は同じであることを示した。

関連論文リスト

• Discretize Relaxed Solution of Spectral Clustering via a Non-Heuristic Algorithm [77.53604156112144]
  我々は、元の問題と離散化アルゴリズムを橋渡しする1次項を開発する。 非ヒューリスティック法は元のグラフ切断問題を認識しているため、最終的な離散解の方が信頼性が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T13:57:38Z)
• Semidefinite Programming versus Burer-Monteiro Factorization for Matrix Sensing [17.149804263692452]
  行列センシングの2つの主要なアプローチは、半定値プログラミング(SDP)とブラー・モンテイロ(B-M)の分解に基づいている。 本稿では,この2つの方法の主な違いについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-15T23:21:16Z)
• Bounding Counterfactuals under Selection Bias [60.55840896782637]
  本稿では,識別不能なクエリと識別不能なクエリの両方に対処するアルゴリズムを提案する。 選択バイアスによって引き起こされる欠如にもかかわらず、利用可能なデータの可能性は無限であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-26T10:33:10Z)
• Asymmetric Scalable Cross-modal Hashing [51.309905690367835]
  クロスモーダルハッシュは、大規模なマルチメディア検索問題を解決する方法として成功している。 これらの問題に対処する新しい非対称スケーラブルクロスモーダルハッシュ(ASCMH)を提案する。 我々のASCMHは、最先端のクロスモーダルハッシュ法よりも精度と効率の点で優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-26T04:38:47Z)
• Making Linear MDPs Practical via Contrastive Representation Learning [101.75885788118131]
  マルコフ決定過程(MDP)における次元性の呪いに、低ランク表現を利用することで対処することが一般的である。 本稿では,効率的な表現学習を可能にしつつ,正規化を自動的に保証する線形MDPの代替的定義について考察する。 いくつかのベンチマークにおいて、既存の最先端モデルベースおよびモデルフリーアルゴリズムよりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T18:18:02Z)
• Generalized quantum process discrimination problems [2.538209532048866]
  我々は、多くの最適化戦略を扱える幅広い種類の量子プロセス判別問題について研究する。 我々の課題は、与えられた目的関数を最大化する適応的あるいは/または絡み合い支援型の識別戦略を見つけることである。 問題のある対称性を持ち、少なくとも一つの最適解が存在する場合、同じタイプの対称性を持つ最適解が存在することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-20T04:46:57Z)
• Understanding Implicit Regularization in Over-Parameterized Single Index Model [55.41685740015095]
  我々は高次元単一インデックスモデルのための正規化自由アルゴリズムを設計する。 暗黙正則化現象の理論的保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T13:27:47Z)
• Coverage probability in wireless networks with determinantal scheduling [1.4502611532302039]
  ネットワーク送信をランダムにスケジューリングするアルゴリズムを新たに提案する。 アロハと同様に、それらはカバー確率と送信の試みのエレガントな分析の対象であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-09T04:05:50Z)
• The Benefits of Pairwise Discriminators for Adversarial Training [1.7188280334580193]
  ペアワイズ判別器を活用することで目的のファミリーを導入し、生成元のみを収束させる必要があることを示す。 我々は局所収束のための十分な条件を提供し、判別器と生成器の選択を導く能力バランスを特徴付ける。 提案手法により,より高解像度な画像を生成することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T08:43:59Z)
• Discrimination of POVMs with rank-one effects [62.997667081978825]
  この研究は、ランクワン効果を持つ正の作用素値測度を識別する問題に関する洞察を与える。 パラレルとアダプティブの2つの予測手法を比較した。 この適応型スキームを見つけるための明示的なアルゴリズムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-13T11:34:50Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。