論文の概要: Quantum Channel Modelling by Statistical Quantum Signal Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04587v1
• Date: Thu, 9 Feb 2023 12:02:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 16:04:01.483669
• Title: Quantum Channel Modelling by Statistical Quantum Signal Processing
• Title（参考訳）: 統計的量子信号処理による量子チャネルモデリング
• Authors: Mouli Chakraborty, Harun Siljak, Indrakshi Dey, and Nicola Marchetti
• Abstract要約: 統計的信号処理法により量子信号をモデル化することに興味がある。 本稿では,確率変数の観点からチャネル方程式を用いて,統計的に量子信号と雑音モデルについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.2104922520782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we are interested to model quantum signal by statistical signal processing methods. The Gaussian distribution has been considered for the input quantum signal as Gaussian state have been proven to a type of important robust state and most of the important experiments of quantum information are done with Gaussian light. Along with that a joint noise model has been invoked, and followed by a received signal model has been formulated by using convolution of transmitted signal and joint quantum noise to realized theoretical achievable capacity of the single quantum link. In joint quantum noise model we consider the quantum Poisson noise with classical Gaussian noise. We compare the capacity of the quantum channel with respect to SNR to detect its overall tendency. In this paper we use the channel equation in terms of random variable to investigate the quantum signals and noise model statistically. These methods are proposed to develop Quantum statistical signal processing and the idea comes from the statistical signal processing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,統計信号処理手法による量子信号のモデル化に注目する。 ガウス分布は入力量子信号として考慮され、ガウス状態は重要なロバスト状態のタイプとして証明され、ガウス光によって量子情報の重要な実験が実施されている。 それに伴い、ジョイントノイズモデルが実行され、続いて受信信号モデルが送信信号の畳み込みとジョイント量子ノイズを用いて定式化され、単一量子リンクの理論的達成可能な容量を実現する。 結合量子ノイズモデルでは、古典ガウス雑音を伴う量子ポアソン雑音を考える。 我々は、量子チャネルの容量をSNRと比較し、その全体的な傾向を検出する。 本稿では,確率変数の観点からチャネル方程式を用いて量子信号と雑音モデルを統計的に検討する。 これらの手法は量子統計信号処理を開発するために提案され、そのアイデアは統計信号処理から導かれる。

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