Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generalized quantum Arimoto-Blahut algorithm and its application to quantum information bottleneck

論文の概要: Generalized quantum Arimoto-Blahut algorithm and its application to quantum information bottleneck

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11188v1
Date: Sun, 19 Nov 2023 00:06:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-22 06:54:24.704477
Title: Generalized quantum Arimoto-Blahut algorithm and its application to quantum information bottleneck
Title（参考訳）: 一般化量子有元ブラフトアルゴリズムとその量子情報ボトルネックへの応用
Authors: Masahito Hayashi and Geng Liu
Abstract要約: 量子アリーモト・ブラフトアルゴリズムを線形制約付き密度行列の集合上で定義される関数に一般化する。得られたアルゴリズムとGrimsmoとStillの既存のアルゴリズムを数値的に比較する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 55.22418739014892
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We generalize the quantum Arimoto-Blahut algorithm by Ramakrishnan et al. (IEEE Trans. IT, 67, 946 (2021)) to a function defined over a set of density matrices with linear constraints. This algorithm has wider applicability. Hence, we apply our algorithm to the quantum information bottleneck with three quantum systems, which can be used for quantum learning. We numerically compare our obtained algorithm with the existing algorithm by Grimsmo and Still (Phys. Rev. A, 94, 012338 (2016)). Our numerical analysis shows that our algorithm is better than their algorithm.
Abstract（参考訳）: 我々は、Ramakrishnan et al. (IEEE Trans) による量子アリーモト・ブラフトアルゴリズムを一般化する。 IT, 67, 946 (2021) は線形制約のある密度行列の集合上で定義される関数である。このアルゴリズムは適用範囲が広い。そこで,本アルゴリズムを3つの量子システムを用いた量子情報ボトルネックに適用し,量子学習に適用する。得られたアルゴリズムを,Grimsmo と Still (Phys) の既存アルゴリズムと比較した。 A, 94, 012338 (2016)。数値解析の結果,我々のアルゴリズムはアルゴリズムよりも優れていることがわかった。

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