論文の概要: Upper Bounds on the Distillable Randomness of Bipartite Quantum States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09073v1
- Date: Sun, 18 Dec 2022 12:06:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-09 13:21:32.262994
- Title: Upper Bounds on the Distillable Randomness of Bipartite Quantum States
- Title（参考訳）: 二成分量子状態の蒸留性ランダム性の上界
- Authors: Ludovico Lami, Bartosz Regula, Xin Wang, and Mark M. Wilde
- Abstract要約: 2部量子状態の蒸留可能なランダム性は情報理論量である。
古典的相関の測度を証明し、その性質を多数証明する。
そして、これらの測度を、半定値プログラミングによって効率的に計算できるものによって上からさらに束縛する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.208790082352351
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The distillable randomness of a bipartite quantum state is an
information-theoretic quantity equal to the largest net rate at which shared
randomness can be distilled from the state by means of local operations and
classical communication. This quantity has been widely used as a measure of
classical correlations, and one version of it is equal to the regularized
Holevo information of the ensemble that results from measuring one share of the
state. However, due to the regularization, the distillable randomness is
difficult to compute in general. To address this problem, we define measures of
classical correlations and prove a number of their properties, most importantly
that they serve as upper bounds on the distillable randomness of an arbitrary
bipartite state. We then further bound these measures from above by some that
are efficiently computable by means of semi-definite programming, we evaluate
one of them for the example of an isotropic state, and we remark on the
relation to quantities previously proposed in the literature.
- Abstract（参考訳）: 二成分量子状態の蒸留可能なランダム性は、局所演算と古典的通信によって共有ランダム性が状態から蒸留できる最大のネットレートと等しい情報理論量である。
この量は古典的相関の尺度として広く用いられており、その1つのバージョンは、状態の1つのシェアを測定する結果となるアンサンブルの正規化されたホレヴォ情報と等しい。
しかし、正規化のため、蒸留可能なランダム性は一般には計算が難しい。
この問題に対処するために,我々は古典的相関の測度を定義し,それらの性質を証明し,最も重要なことは,任意の二成分状態の蒸留可能なランダム性の上界として働くことである。
次に, 半定値計画法により効率よく計算可能な数式により, これらの測度を上からさらに有界化し, 等方的状態の例として評価し, 文献で提案された量との関係について述べる。
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