論文の概要: Generalized quantum Arimoto-Blahut algorithm and its application to
quantum information bottleneck
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11188v2
- Date: Fri, 12 Jan 2024 05:31:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 23:52:28.109496
- 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Ramakrishnanらにより一般化する。
3つの量子系を持つ量子情報ボトルネックに対して,我々のアルゴリズムを適用した。
数値解析により,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示された。
- 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 so that our algorithm can be applied to
optimizations of quantum operations. 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) は線形制約を持つ密度行列の集合上で定義される関数であり, 量子演算の最適化にアルゴリズムを適用することができる。
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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