論文の概要: Semidefinite programming relaxations for quantum correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02551v4
• Date: Mon, 16 Dec 2024 10:32:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:50:05.767238
• Title: Semidefinite programming relaxations for quantum correlations
• Title（参考訳）: 量子相関に対する半定値プログラミング緩和
• Authors: Armin Tavakoli, Alejandro Pozas-Kerstjens, Peter Brown, Mateus Araújo,
• Abstract要約: 量子相関論において、半定緩和のコアアイデアがどのように様々な研究トピックに適用できるかを論じる。 これらのトピックには、非局所性、量子通信、量子ネットワーク、絡み合い、量子暗号が含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.72938925647165
• License:
• Abstract: Semidefinite programs are convex optimisation problems involving a linear objective function and a domain of positive semidefinite matrices. Over the last two decades, they have become an indispensable tool in quantum information science. Many otherwise intractable fundamental and applied problems can be successfully approached by means of relaxation to a semidefinite program. Here, we review such methodology in the context of quantum correlations. We discuss how the core idea of semidefinite relaxations can be adapted for a variety of research topics in quantum correlations, including nonlocality, quantum communication, quantum networks, entanglement, and quantum cryptography.
• Abstract（参考訳）: 半定値プログラムは、線形目的関数と正の半定値行列の領域を含む凸最適化問題である。 過去20年間で、量子情報科学には欠かせないツールになっている。 それ以外の多くの難解な基本問題や応用問題は、半定値プログラムへの緩和によってうまくアプローチできる。 ここでは、量子相関の文脈でそのような方法論を概観する。 非局所性、量子通信、量子ネットワーク、絡み合い、量子暗号など、量子相関の様々な研究トピックに半定緩和のコアアイデアをどのように適用できるかについて議論する。

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