論文の概要: Robustness measures for quantifying nonlocality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07077v1
- Date: Mon, 13 Nov 2023 04:59:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-11-14 15:40:54.576516
- Title: Robustness measures for quantifying nonlocality
- Title(参考訳): 非局所性定量化のためのロバスト性尺度
- Authors: Kyunghyun Baek, Junghee Ryu, Jinhyoung Lee
- Abstract要約: ホワイトノイズのロバスト性は局所演算と共有ランダム性の下で単調性を満たすことができないことを示す。
この研究は、非局所性の資源理論に寄与し、すべての資源理論に有効な不等式の概念を用いることで、モノトンの比較に光を当てる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.3222802562733786
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We suggest generalized robustness for quantifying nonlocality and investigate
its properties by comparing it with white-noise and standard robustness
measures. As a result, we show that white-noise robustness does not fulfill
monotonicity under local operation and shared randomness, whereas the other
measures do. To compare the standard and generalized robustness measures, we
introduce the concept of inequivalence, which indicates a reversal in the order
relationship depending on the choice of monotones. From an operational
perspective, the inequivalence of monotones for resourceful objects implies the
absence of free operations that connect them. Applying this concept, we find
that standard and generalized robustness measures are inequivalent between
even- and odd-dimensional cases up to eight dimensions. This is obtained using
randomly performed CGLMP measurement settings in a maximally entangled state.
This study contributes to the resource theory of nonlocality and sheds light on
comparing monotones by using the concept of inequivalence valid for all
resource theories.
- Abstract(参考訳): 本研究では,非局所性の定量化のための一般化されたロバスト性を提案し,白色雑音と標準ロバスト性指標との比較によりその特性について検討する。
その結果,白色雑音のロバスト性は局所的操作下での単調性や共有ランダム性では満たされないことがわかった。
標準および一般化されたロバスト性尺度を比較するために,モノトンの選択による順序関係の逆転を示す不等式の概念を導入する。
操作の観点からすると、リソースに富むオブジェクトに対するモノトーンの非等価性は、それらをつなぐ自由操作がないことを意味する。
この概念を適用すると、標準および一般化されたロバストネス測度は、偶数次元と奇数次元のケースで最大8次元まで等価でないことが分かる。
ランダムに実行されたCGLMP測定設定を最大絡み合った状態で取得する。
本研究は,非局所性の資源理論に寄与し,すべての資源理論に有効な非等価性の概念を用いてモノトンの比較に光を当てる。
関連論文リスト
- Violation of steering inequality for generalized equiangular measurements [0.6906005491572401]
一般化等角測定(GEAM)と呼ばれる一般測定演算子を用いた二部量子ステアリングの研究
我々の手法は、情報的に完全な測定だけでなく、不完全または損失シナリオにも適用可能なステアリング不等式の構築を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-11T12:54:00Z) - A Unified Theory of Stochastic Proximal Point Methods without Smoothness [52.30944052987393]
近点法はその数値的安定性と不完全なチューニングに対する頑健性からかなりの関心を集めている。
本稿では,近位点法(SPPM)の幅広いバリエーションの包括的解析について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T21:09:19Z) - Sobolev Space Regularised Pre Density Models [51.558848491038916]
本研究では,ソボレフ法則の正則化に基づく非パラメトリック密度推定法を提案する。
この方法は統計的に一貫したものであり、帰納的検証モデルを明確かつ一貫したものにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T18:47:53Z) - An entropic uncertainty principle for mixed states [0.0]
エントロピーの不確実性原理の一般化の族を提供する。
結果は、信頼できる当事者間の絡み合いを認証したり、信頼できない環境とシステムの絡み合いを結びつけるために使われる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T18:31:53Z) - A complete and operational resource theory of measurement sharpness [2.4554686192257424]
有限次元正作用素値測度(POVM)に対するシャープネスの資源理論を構築する。
我々は、我々の理論が最大(すなわち、鋭い)要素を持ち、すべて同値であり、繰り返し可能な測度を持つPOVMの集合と一致することを示した。
一方のPOVMは,すべてのモノトーンに対して前者が後者よりもシャープである場合に限り,シャープネス非増加操作によって別のPOVMに変換可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-14T09:33:55Z) - A signature of quantumness in pure decoherence control [0.0]
量子ビット上の中間測定を等重畳ベースで行うデコヒーレンス低減手法について検討する。
我々は,測定の実施時間に関係なく,そのスキームが常に平均的なコヒーレンス向上につながる状況を示す。
平均コヒーレンスの損失を観測することは、ハミルトニアンにおける異なる項の非可換性から生じる非常に量子的な効果である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-09T14:13:25Z) - On the Importance of Gradient Norm in PAC-Bayesian Bounds [92.82627080794491]
対数ソボレフ不等式の縮約性を利用する新しい一般化法を提案する。
我々は、この新たな損失段階的ノルム項が異なるニューラルネットワークに与える影響を実証的に分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-12T12:49:20Z) - Large-Sample Properties of Non-Stationary Source Separation for Gaussian
Signals [2.2557806157585834]
我々は,非定常音源分離の一般的な方法である NSS-JD に対する大サンプル理論を開発した。
標準平方根率における非混合推定器の整合性とガウス分布への収束性は保たれることを示す。
シミュレーション実験は、理論結果の検証と、ブロック長が分離に与える影響を調べるために用いられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-21T08:13:20Z) - Predicting Out-of-Domain Generalization with Neighborhood Invariance [59.05399533508682]
局所変換近傍における分類器の出力不変性の尺度を提案する。
私たちの測度は計算が簡単で、テストポイントの真のラベルに依存しません。
画像分類,感情分析,自然言語推論のベンチマーク実験において,我々の測定値と実際のOOD一般化との間に強い相関関係を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-05T14:55:16Z) - Intrinsic randomness under general quantum measurements [2.8101673772585736]
フォン・ノイマンの測定で状態を測定するとき、本質的なランダム性は測定に基づいて状態の量子コヒーレンスによって定量化することができる。
本稿では,任意の入力状態を持つ一般的な測定の逆シナリオを提案し,その固有乱数性を特徴付ける。
この結果から,本質的なランダム性は一般的な測定条件下でのコヒーレンスを定量化することができ,状態コヒーレンスに関する標準的な資源理論にその結果を一般化することができることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-16T13:53:20Z) - A Unified Framework for Multi-distribution Density Ratio Estimation [101.67420298343512]
バイナリ密度比推定(DRE)は多くの最先端の機械学習アルゴリズムの基礎を提供する。
ブレグマン最小化の発散の観点から一般的な枠組みを開発する。
我々のフレームワークはバイナリDREでそれらのフレームワークを厳格に一般化する手法に導かれることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-07T01:23:20Z) - On the Double Descent of Random Features Models Trained with SGD [78.0918823643911]
勾配降下(SGD)により最適化された高次元におけるランダム特徴(RF)回帰特性について検討する。
本研究では, RF回帰の高精度な非漸近誤差境界を, 定常および適応的なステップサイズSGD設定の下で導出する。
理論的にも経験的にも二重降下現象を観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-13T17:47:39Z) - Invariance Principle Meets Information Bottleneck for
Out-of-Distribution Generalization [77.24152933825238]
線形分類タスクには分布シフトの強い制限が必要であり、そうでなければ OOD の一般化は不可能であることを示す。
不変な特徴がラベルに関するすべての情報をキャプチャし、そうでなければ既存の成功を保っている場合、情報ボトルネックの形式が重要な障害に対処するのに役立つことを証明します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-11T20:42:27Z) - GroupifyVAE: from Group-based Definition to VAE-based Unsupervised
Representation Disentanglement [91.9003001845855]
他の誘導バイアスを導入しないと、VAEベースの非監視的非絡み合いは実現できない。
グループ理論に基づく定義から導かれる制約を非確率的帰納的バイアスとして活用し,vaeに基づく教師なし不連続に対処する。
提案手法の有効性を検証するために,5つのデータセット上で,vaeベースモデルが最も目立つ1800モデルをトレーニングした。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-20T09:49:51Z) - Fractional norms and quasinorms do not help to overcome the curse of
dimensionality [62.997667081978825]
マンハッタンの距離や分数的な準位数 lp は、分類問題における次元性の呪いを克服するのに役立ちます。
系統的な比較では、p=2, 1, 0.5 の lp に基づく kNN の性能の違いは統計的に重要でないことが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-29T14:30:12Z) - Generalized Sliced Distances for Probability Distributions [47.543990188697734]
我々は、一般化スライス確率測定(GSPM)と呼ばれる、幅広い確率測定値の族を紹介する。
GSPMは一般化されたラドン変換に根付いており、ユニークな幾何学的解釈を持つ。
GSPMに基づく勾配流を生成モデル応用に適用し、軽度な仮定の下では、勾配流が大域的最適に収束することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-28T04:18:00Z) - Geometric Formulation of Universally Valid Uncertainty Relation for
Error [1.696974372855528]
統計的性質の量子的測定に有効な不確実性関係の新しい幾何学的定式化を提案する。
その単純さと有形性から、我々の関係は普遍的に有効であり、実験的に可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-10T18:31:54Z)
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。