論文の概要: Coherence filtration under strictly incoherent operations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15741v2
- Date: Fri, 2 Jun 2023 02:29:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-05 19:11:16.264074
- Title: Coherence filtration under strictly incoherent operations
- Title(参考訳): 厳密な非コヒーレント操作下でのコヒーレンス濾過
- Authors: C. L. Liu and C. P. Sun
- Abstract要約: このタスクの目的は、与えられた状態$rho$を、最大コヒーレントな状態との忠実度が厳密な非コヒーレントな操作を使用することで最大である別の状態$rhoprime$に変換することである。
R(rho|Deltarho):=minuplambda|rholequplambdaDeltarho$は$R(rho|Deltarho)を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We study the task of coherence filtration under strictly incoherent
operations in this paper. The aim of this task is to transform a given state
$\rho$ into another one $\rho^\prime$ whose fidelity with the maximally
coherent state is maximal by using stochastic strictly incoherent operations.
We find that the maximal fidelity between $\rho^\prime$ and the maximally
coherent state is given by a multiple of the $\Delta$ robustness of coherence
$R(\rho\|\Delta\rho):=\min\{\uplambda|\rho\leq\uplambda\Delta\rho\}$, which
provides $R(\rho\|\Delta\rho)$ an operational interpretation. Finally, we
provide a coherence measure based on the task of coherence filtration.
- Abstract(参考訳): 本稿では,厳密な協調動作下でのコヒーレンス濾過の課題について検討する。
このタスクの目的は、与えられた状態 $\rho$ を、確率的厳密な非コヒーレント演算を用いて最大にコヒーレントな状態との忠実性を持つ別の状態 $\rho^\prime$ に変換することである。
我々は、$\rho^\prime$と最大コヒーレント状態の間の最大忠実度が、$\Delta$コヒーレンス$R(\rho\|\Delta\rho):=\min\{\uplambda|\rho\leq\uplambda\Delta\rho\}$の複数で与えられることを発見した。
最後に,コヒーレンス濾過の課題に基づくコヒーレンス尺度を提案する。
関連論文リスト
- Control of the von Neumann Entropy for an Open Two-Qubit System Using Coherent and Incoherent Drives [50.24983453990065]
本稿では、時間依存デコヒーレンス率を誘導するコヒーレント制御と非コヒーレント制御を備えた開2量子系のフォン・ノイマンエントロピー$S(rho(t))$を操作するためのアプローチを開発することに専念する。
a) the final entropy $S(rho(T))$; (b) steering $S(rho(T))$ to a given target value; (c) steering $S(rho(T))$ to a target value and satisfying the pointwise state constraint $S(T)
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-10T10:01:10Z) - On the $O(\frac{\sqrt{d}}{T^{1/4}})$ Convergence Rate of RMSProp and Its Momentum Extension Measured by $\ell_1$ Norm [59.65871549878937]
本稿では、RMSPropとその運動量拡張を考察し、$frac1Tsum_k=1Tの収束速度を確立する。
我々の収束率は、次元$d$を除くすべての係数に関して下界と一致する。
収束率は$frac1Tsum_k=1Tと類似していると考えられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-01T07:21:32Z) - Best-of-Both-Worlds Algorithms for Linear Contextual Bandits [11.94312915280916]
両世界のベスト・オブ・ワールドズ・アルゴリズムを$K$武器付き線形文脈包帯に対して検討する。
我々のアルゴリズムは、敵対的体制と敵対的体制の両方において、ほぼ最適の後悔の限界を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-24T08:27:30Z) - Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning: Asynchronous
Communication and Linear Function Approximation [77.09836892653176]
マルコフ決定過程の設定におけるマルチエージェント強化学習について検討した。
本稿では非同期通信が可能な値に基づく証明可能な効率的なアルゴリズムを提案する。
我々は、コラボレーションによってパフォーマンスを改善するために、最小の$Omega(dM)$通信の複雑さが必要であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-10T20:29:29Z) - Near-Minimax-Optimal Risk-Sensitive Reinforcement Learning with CVaR [58.40575099910538]
本研究は,リスク許容度が$tau$のCVaR(Conditional Value at Risk)の目的に着目し,リスクに敏感な強化学習(RL)について検討する。
ミニマックスCVaRの後悔率は$Omega(sqrttau-1AK)$で、$A$はアクションの数、$K$はエピソード数である。
我々は,このアルゴリズムが連続性仮定の下で$widetilde O(tau-1sqrtSAK)$の最適後悔を達成し,一般に近似することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-07T02:22:31Z) - Group-invariant max filtering [4.396860522241306]
我々は$G$-不変実数値関数の族を$V$上に構築し、最大フィルタと呼ぶ。
V=mathbbRd$ と $G$ が有限の場合、適切な最大フィルタバンクは軌道を分離し、商計量においてビリプシッツである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T15:18:08Z) - Building Kohn-Sham potentials for ground and excited states [0.0]
我々は、$k$と目標密度$rho$が与えられたとき、密度が$rho$に任意に近い混合状態が$ktextth$を持つポテンシャルが存在することを示す。
本稿では,デジネラシーを考慮した逆アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-04T17:47:08Z) - Examining the validity of Schatten-$p$-norm-based functionals as
coherence measures [0.0]
Schatten-$p$-norm-based functionals $C_p(rho)=min_sigmainmathcalI||rho-sigma_p$ and $ tildeC_p(rho)= |rho-Deltarho|_p$ with $pgeq 1$ の2つのクラスは、一貫性のない操作、厳密な非一貫性な操作、真に一貫性のない操作の下で有効なコヒーレンス測度であるかどうかが問われている。
私たちはそれを証明します
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-13T01:42:00Z) - Spectral density estimation with the Gaussian Integral Transform [91.3755431537592]
スペクトル密度作用素 $hatrho(omega)=delta(omega-hatH)$ は線形応答論において中心的な役割を果たす。
スペクトル密度を近似する近似量子アルゴリズムについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-10T03:14:38Z) - Agnostic Q-learning with Function Approximation in Deterministic
Systems: Tight Bounds on Approximation Error and Sample Complexity [94.37110094442136]
本稿では,決定論的システムにおける関数近似を用いたQ$学習の問題について検討する。
もし$delta = Oleft(rho/sqrtdim_Eright)$なら、$Oleft(dim_Eright)$を使って最適なポリシーを見つけることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T18:41:49Z)
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。