論文の概要: Studying Stabilizer de Finetti Theorems and Possible Applications in Quantum Information Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10592v1
- Date: Fri, 15 Mar 2024 17:55:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 22:44:00.368498
- Title: Studying Stabilizer de Finetti Theorems and Possible Applications in Quantum Information Processing
- Title（参考訳）: フィンチ理論の安定化と量子情報処理への応用の可能性
- Authors: Paula Belzig,
- Abstract要約: 量子情報理論において、量子状態がそのサブシステムの置換の下で不変であれば、その限界は1つのサブシステムの状態のパワーの混合によって近似することができる。
近年、置換よりも大きな対称性群に対して同様の観測が可能であることが判明した。
このことは、この対称性が現れるアプリケーションで同様の改善が見つかるかどうかという疑問を自然に提起する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Symmetries are of fundamental interest in many areas of science. In quantum information theory, if a quantum state is invariant under permutations of its subsystems, it is a well-known and widely used result that its marginal can be approximated by a mixture of tensor powers of a state on a single subsystem. Applications of this quantum de Finetti theorem range from quantum key distribution (QKD) to quantum state tomography and numerical separability tests. Recently, it has been discovered by Gross, Nezami and Walter that a similar observation can be made for a larger symmetry group than permutations: states that are invariant under stochastic orthogonal symmetry are approximated by tensor powers of stabilizer states, with an exponentially smaller overhead than previously possible. This naturally raises the question if similar improvements could be found for applications where this symmetry appears (or can be enforced). Here, two such examples are investigated.
- Abstract（参考訳）: 対称性は科学の多くの分野において基本的な関心事である。
量子情報理論において、量子状態がそのサブシステムの置換の下で不変であるなら、その境界は単一のサブシステムの状態のテンソルパワーの混合によって近似できるというよく知られた広く使われている結果である。
この量子デフィネッティ定理の応用は量子鍵分布(QKD)から量子状態トモグラフィーおよび数値分離性試験まで様々である。
最近、グロス、ネザミ、ウォルターによって同様の観測は置換よりも大きな対称性群に対して可能であることが判明した:確率的直交対称性の下で不変な状態は安定化状態のテンソルパワーによって近似され、従来より指数関数的に小さいオーバーヘッドを持つ。
このことは、この対称性が現れる(あるいは強制できる)アプリケーションで同様の改善が見つかるかどうかという疑問を自然に提起する。
ここでは2つの事例について考察する。
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