Fugu-MT 論文翻訳(概要): Smooth Metric Adjusted Skew Information Rates

論文の概要: Smooth Metric Adjusted Skew Information Rates

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12522v1
Date: Tue, 22 Nov 2022 19:00:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-19 03:56:44.811755
Title: Smooth Metric Adjusted Skew Information Rates
Title（参考訳）: 滑らかな計量調整スキュー情報レート
Authors: Koji Yamaguchi and Hiroyasu Tajima
Abstract要約: 本研究では,スムース化技術を用いた新しい非対称性尺度を導入し,スムースな計量調整スキュー情報と呼ぶ。このスムーズな調整スキュー情報率により,コヒーレンスコストが低く,蒸留可能なコヒーレンスが上界となることが証明された。
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: Metric adjusted skew information, induced from quantum Fisher information, is a well-known family of resource measures in the resource theory of asymmetry. However, its asymptotic rates are not valid asymmetry monotone since it has an asymptotic discontinuity. We here introduce a new class of asymmetry measures with the smoothing technique, which we term smooth metric adjusted skew information. We prove that its asymptotic sup- and inf-rates are valid asymptotic measures in the resource theory of asymmetry. Furthermore, it is proven that the smooth metric adjusted skew information rates provide a lower bound for the coherence cost and an upper bound for the distillable coherence.
Abstract（参考訳）: 量子フィッシャー情報から誘導される計量調整スキュー情報は、非対称性の資源理論においてよく知られた資源測度である。しかし、漸近性不連続性があるため、漸近性は有効な非対称性モノトンではない。ここではスムース化技術を用いた新しい非対称性測度を導入し,スムースな計量調整スキュー情報と呼ぶ。我々は、その漸近 sup- および inf-rate が非対称性の資源理論において有効な漸近測度であることを証明した。さらに、滑らかな計量調整スキュー情報レートは、コヒーレンスコストに対する下限と、蒸留可能なコヒーレンスに対する上限を与えることが証明される。

関連論文リスト

SymmetryLens: A new candidate paradigm for unsupervised symmetry learning via locality and equivariance [0.0]
我々は、生データから始まる新しい教師なし対称性学習法を開発した。この対称性と局所性の結合は,エントロピー推定のために開発された特別な最適化手法とともに,高度に安定なシステムをもたらすことを実証する。私たちが考える対称性の作用は群表現であるが、このアプローチは非可換リー群のより一般的な非線形作用に一般化される可能性があると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-07T17:40:51Z)
Anomalies of Average Symmetries: Entanglement and Open Quantum Systems [0.0]
異常平均対称性は密度行列固有値の縮退を意味することを示す。我々は、多くの体局在化、量子チャネル、絡み合い相転移の文脈におけるいくつかの応用について論じ、また開量子系のリンドブラディアン進化に新たな制約を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-14T16:10:49Z)
Asymmetry activation and its relation to coherence under permutation operation [53.64687146666141]
ディック状態とそのデコヒード状態は置換に対して不変である。それぞれの量子ビットに他の量子ビットが加わったとき、全状態は置換に対して不変ではなく、置換に対して一定の非対称性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-17T03:33:40Z)
Learning Layer-wise Equivariances Automatically using Gradients [66.81218780702125]
畳み込みは等価対称性をニューラルネットワークにエンコードし、より優れた一般化性能をもたらす。対称性は、ネットワークが表現できる機能、事前に指定する必要、適応できない機能に対して、固定されたハード制約を提供する。私たちのゴールは、勾配を使ってデータから自動的に学習できるフレキシブル対称性の制約を可能にすることです。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-09T20:22:43Z)
Non-Parametric Learning of Stochastic Differential Equations with Non-asymptotic Fast Rates of Convergence [65.63201894457404]
非線形微分方程式のドリフトと拡散係数の同定のための新しい非パラメトリック学習パラダイムを提案する。鍵となる考え方は、基本的には、対応するフォッカー・プランク方程式のRKHSに基づく近似をそのような観測に適合させることである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-24T20:43:47Z)
Mutual Wasserstein Discrepancy Minimization for Sequential Recommendation [82.0801585843835]
逐次リコメンデーションのためのMutual WasserStein差分最小化MSteinに基づく新しい自己教師型学習フレームワークを提案する。また,ワッサーシュタイン離散度測定に基づく新しい学習損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-28T13:38:48Z)
Machine-learning hidden symmetries [0.0]
本稿では,新しい座標系にのみ現れる隠れ対称性を自動検出する手法を提案する。その中心となる考え方は、ある偏微分方程式の違反として非対称性を定量化し、すべての可逆変換の空間上のそのような違反を数値的に最小化し、可逆ニューラルネットワークとしてパラメータ化することである。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-20T17:55:02Z)
Noether: The More Things Change, the More Stay the Same [1.14219428942199]
ネーターの有名な定理は対称性が保存された量につながると主張する。勾配降下下のニューラルネットワークの領域では、モデル対称性は勾配経路の制約を暗示する。対称性は、勾配降下下でのニューラルネットワークの性能を理解する上で、さらに重要なツールであると考えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-12T14:41:05Z)
Symmetry Breaking in Symmetric Tensor Decomposition [44.181747424363245]
我々は、対称テンソルの点階分解を計算する非対称問題を考える。損失関数の臨界点が標準手法によって検出されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-10T18:11:22Z)
Asymmetry-induced nonclassical correlation [1.5630592429258865]
量子フィッシャー情報(QFI)を用いた非対称性の資源理論を確立する。平均フィッシャー情報を非対称性の尺度として定義することにより、二部類大域的および局所的非対称性の相違が、サブシステム間の非古典的相関を自然に引き起こすことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-11T06:15:14Z)
On Linear Stochastic Approximation: Fine-grained Polyak-Ruppert and Non-Asymptotic Concentration [115.1954841020189]
The inequality and non-asymptotic properties of approximation procedure with Polyak-Ruppert averaging。一定のステップサイズと無限大となる反復数を持つ平均的反復数に対する中心極限定理(CLT)を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-09T17:54:18Z)

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。