論文の概要: Positivity and entanglement of polynomial Gaussian integral operators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04438v3
- Date: Mon, 23 Sep 2024 22:52:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 02:41:28.142453
- Title: Positivity and entanglement of polynomial Gaussian integral operators
- Title(参考訳): 多項式ガウス積分作用素のポテンシャルと絡み合い
- Authors: Richárd Balka, András Csordás, Gábor Homa,
- Abstract要約: 正の保存は、オープン量子系の力学において重要な問題である。
自己随伴積分ガウス作用素 $widehatkappa_PG$ の正当性について検討する。
例えば、$widehatkappa_PG$ はガウス部分の正が正の場合にのみ正であることを示し、これは強で極めて簡単な正の検定をもたらす。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Positivity preservation is an important issue in the dynamics of open quantum systems: positivity violations always mark the border of validity of the model. We investigate the positivity of self-adjoint polynomial Gaussian integral operators $\widehat{\kappa}_{PG}$, that is, the multivariable kernel $\kappa_{PG}$ is a product of a polynomial $P$ and a Gaussian kernel $\kappa_G$. These operators frequently appear in open quantum systems. We show that $\widehat{\kappa}_{PG}$ can be only positive if the Gaussian part is positive, which yields a strong and quite easy test for positivity. This has an important corollary for the bipartite entanglement of the density operators $\widehat{\kappa}_{PG}$: if the Gaussian density operator $\widehat{\kappa}_G$ fails the Peres-Horodecki criterion, then the corresponding polynomial Gaussian density operators $\widehat{\kappa}_{PG}$ also fail the criterion for all $P$, hence they are all entangled. We prove that polynomial Gaussian operators with polynomials of odd degree cannot be positive semidefinite. We introduce a new preorder $\preceq$ on Gaussian kernels such that if $\kappa_{G_0}\preceq \kappa_{G_1}$ then $\widehat{\kappa}_{PG_0}\geq 0$ implies $\widehat{\kappa}_{PG_1}\geq 0$ for all polynomials $P$. Therefore, deciding the positivity of a polynomial Gaussian operator determines the positivity of a lot of another polynomial Gaussian operators having the same polynomial factor, which might improve any given positivity test by carrying it out on a much larger set of operators. We will show an example that this really can make positivity tests much more sensitive and efficient. This preorder has implication for the entanglement problem, too.
- Abstract(参考訳): 正の保存は、オープン量子系の力学において重要な問題である: 正の破れは、常にモデルの妥当性の境界を示す。
自己随伴多項式ガウス積分作用素 $\widehat{\kappa}_{PG}$, すなわち、多変数核 $\kappa_{PG}$ は多項式 $P$ とガウス核 $\kappa_G$ の積である。
これらの作用素は、しばしば開量子系に現れる。
ガウス部が正であれば、$\widehat{\kappa}_{PG}$は正であることを示し、これは強で極めて簡単な正の検定をもたらす。
密度作用素 $\widehat{\kappa}_{PG}$: ガウス密度作用素 $\widehat{\kappa}_G$ がペレス・ホロデツキ規準を失敗すると、対応する多項式ガウス密度作用素 $\widehat{\kappa}_{PG}$ もまたすべての$P$の基準を満たさないので、すべて絡み合う。
奇次多項式を持つ多項式ガウス作用素が正の半定値でないことを証明する。
ガウス核上の新しいプレオーダー$\preceq$を導入し、もし$\kappa_{G_0}\preceq \kappa_{G_1}$なら$\widehat{\kappa}_{PG_0}\geq 0$は$\widehat{\kappa}_{PG_1}\geq 0$をすべての多項式に対して$P$とする。
したがって、多項式ガウス作用素の正の値を決定することは、同じ多項式係数を持つ他の多項式ガウス作用素の多くの値の正の値を決定する。
これは、実証テストがはるかに敏感で効率の良いものになることを実例で示します。
このプレオーダーは、絡み合いの問題にも影響します。
関連論文リスト
- Dimension-free Remez Inequalities and norm designs [48.5897526636987]
ドメインのクラスが$X$で、テストセットが$Y$で、Emphnormと呼ばれ、次元のないRemez型の見積もりを楽しむ。
ポリトーラスに$f$が拡張されたとき、$f$の上限は$mathcalO(log K)2d$以上増加しないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T22:46:09Z) - Influences of Fourier Completely Bounded Polynomials and Classical
Simulation of Quantum Algorithms [0.0]
量子クエリアルゴリズムは、フーリエ完全有界な新しいクラスによって特徴づけられることを示す。
我々は、すべてのそのような変数は影響のある変数を持つと推測する。
我々の証明は単純で、より良い定数を得ることができ、ランダム性を使用しない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-13T17:58:36Z) - Quantum and classical low-degree learning via a dimension-free Remez
inequality [52.12931955662553]
ハイパーグリッド上の関数をポリトーラス上の高調波拡張に関連付ける新しい方法を示す。
巡回群 $exp(2pi i k/K)_k=1K$ の積に対して函数の上限が$f$であることを示す。
我々は最近、超キューブやキュービット上の観測可能な観測値の低次学習を、同様に効率的に行う方法として、EI22, CHP, VZ22を引用して、新しい空間に拡張した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-04T04:15:40Z) - Near-optimal fitting of ellipsoids to random points [68.12685213894112]
楕円体をランダムな点に合わせるという基本的な問題は、低ランク行列分解、独立成分分析、主成分分析に関係している。
我々はこの予想を、ある$n = Omega(, d2/mathrmpolylog(d))$ に対する適合楕円体を構成することで対数的因子まで解決する。
我々の証明は、ある非標準確率行列の便利な分解を用いて、サンダーソン等最小二乗構成の実現可能性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-19T18:00:34Z) - Optimal universal quantum circuits for unitary complex conjugation [1.6492989697868894]
この研究は、$U_d$のコール数$k$を複素共役$barU_d$に変換するための最適量子回路を示す。
我々の回路は並列実装を認めており、$k$と$d$の平均忠実度が$leftlangleFrightrangle =frack+1d(d-k)$に対して最適であることが証明されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T20:43:29Z) - Learning Polynomial Transformations [41.30404402331856]
ガウスの高次元二次変換を学習する問題を考察する。
我々の結果はガウス分布だけでなく、任意の不変な入力分布にまで拡張される。
また、テンソル環分解の証明可能な保証を持つ最初の分解時間アルゴリズムを与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-08T17:59:31Z) - Quantum double aspects of surface code models [77.34726150561087]
基礎となる量子double $D(G)$対称性を持つ正方格子上でのフォールトトレラント量子コンピューティングの北エフモデルを再検討する。
有限次元ホップ代数$H$に基づいて、我々の構成がどのように$D(H)$モデルに一般化するかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T17:03:38Z) - Small Covers for Near-Zero Sets of Polynomials and Learning Latent
Variable Models [56.98280399449707]
我々は、s$ of cardinality $m = (k/epsilon)o_d(k1/d)$ に対して $epsilon$-cover が存在することを示す。
構造的結果に基づいて,いくつかの基本的高次元確率モデル隠れ変数の学習アルゴリズムを改良した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-14T18:14:08Z) - Exact resummation of the Holstein-Primakoff expansion and differential
equation approach to operator square-roots [4.203229514770571]
作用素平方根は理論物理学においてユビキタスである。
ある種の条件下では、微分方程式が導出され、作用素平方根に対する摂動的に到達不能な近似を見つけることができることを示す。
定磁場におけるゼロ質量 Klein-Gordon Hamiltonian へのアプローチを応用し、スピン作用素のホルシュタイン・プリマコフ表現を主応用とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-11T23:22:30Z) - Robustly Learning any Clusterable Mixture of Gaussians [55.41573600814391]
本研究では,高次元ガウス混合系の対向ロバスト条件下での効率的な学習性について検討する。
理論的に最適に近い誤り証明である$tildeO(epsilon)$の情報を、$epsilon$-corrupted $k$-mixtureで学習するアルゴリズムを提供する。
我々の主な技術的貢献は、ガウス混合系からの新しい頑健な識別可能性証明クラスターであり、これは正方形の定度証明システムによって捉えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-13T16:44:12Z) - Bistochastic operators and quantum random variables [0.0]
正の量子乱変数である可積分関数 $Xrightarrow Mathcal B(mathcal H)$ を考える。
そのような函数の空間上の半ノルムを定義し、商がバナッハ空間に導く。
古典的偏化理論と同様に、この文脈における偏化は、ある型のすべての可能な凸函数を含む不等式と関係する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-30T12:45:54Z)
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。