論文の概要: Entropic uncertainty relations for multiple measurements assigned with biased weights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16955v2
• Date: Mon, 4 Mar 2024 06:52:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 02:30:02.725062
• Title: Entropic uncertainty relations for multiple measurements assigned with biased weights
• Title（参考訳）: 重み付き多重測度に対するエントロピー不確実性関係
• Authors: Shan Huang, Hua-Lei Yin, Zeng-Bing Chen, and Shengjun Wu
• Abstract要約: 量子系の個々のコピーの測定が不均一な確率で選択されるシナリオにおいて、R'enyiエントロピー不確実性関係(EURs)について検討する。 我々は、異なる測定値に割り当てられた重みを最適化することにより、我々のEURが実用的な量子タスクにおいて有利であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.878738491295183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The entropic way of formulating Heisenberg's uncertainty principle not only plays a fundamental role in applications of quantum information theory but also is essential for manifesting genuine nonclassical features of quantum systems. In this paper we investigate R\'{e}nyi entropic uncertainty relations (EURs) in the scenario where measurements on individual copies of a quantum system are selected with nonuniform probabilities. In contrast with EURs that characterize an observer's overall lack of information about outcomes with respect to a collection of measurements, we establish state-dependent lower bounds on the weighted sum of entropies over multiple measurements. Conventional EURs thus correspond to the special cases when all weights are equal, and in such cases, we show our results are generally stronger than previous ones. Moreover, taking the entropic steering criterion as an example, we numerically verify that our EURs could be advantageous in practical quantum tasks by optimizing the weights assigned to different measurements. Importantly, this optimization does not require quantum resources and is efficiently computable on classical computers.
• Abstract（参考訳）: ハイゼンベルクの不確実性原理を定式化するエントロピー的方法は、量子情報理論の応用において基本的な役割を果たすだけでなく、量子システムの真の非古典的特徴を示す上でも不可欠である。 本稿では、量子系の個々のコピーの測定が不均一な確率で選択されるシナリオにおいて、R\'{e}nyiエントロピー不確実性関係(EURs)を考察する。 観測者の測定結果に関する総合的な情報の欠如を特徴付けるEURとは対照的に,複数の測定値に対するエントロピーの重み付け和に対する状態依存的な下限を確立する。 したがって、従来のEURは全ての重みが等しい特別な場合に対応しており、そのような場合、我々の結果は概して以前のものよりも強いことを示す。 さらに, エントロピックステアリング基準を例として, 異なる測定値に割り当てられた重みを最適化することにより, 現実的な量子タスクにおいてEURが有利であることを示す。 重要なことに、この最適化は量子リソースを必要とせず、古典的コンピュータ上で効率的に計算できる。

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