論文の概要: On random classical marginal problems with applications to quantum information theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14153v1
- Date: Thu, 20 Jun 2024 09:51:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 14:31:01.254375
- Title: On random classical marginal problems with applications to quantum information theory
- Title(参考訳): ランダム古典的境界問題と量子情報理論への応用について
- Authors: Ankit Kumar Jha, Ion Nechita,
- Abstract要約: グラフ上の合同分布が存在する確率を推定する。
我々はCHSHとBell-Wignerのシナリオに対応するグラフを詳細に研究する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.4604003661048266
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we study random instances of the classical marginal problem. We encode the problem in a graph, where the vertices have assigned fixed binary probability distributions, and edges have assigned random bivariate distributions having the incident vertex distributions as marginals. We provide estimates on the probability that a joint distribution on the graph exists, having the bivariate edge distributions as marginals. Our study is motivated by Fine's theorem in quantum mechanics. We study in great detail the graphs corresponding to CHSH and Bell-Wigner scenarios providing rations of volumes between the local and non-signaling polytopes.
- Abstract(参考訳): 本稿では,古典的境界問題のランダムな事例について検討する。
この問題をグラフにエンコードし、頂点が固定二項確率分布を割り当て、エッジが入射頂点分布を辺としてランダム二変数分布を割り当てる。
グラフ上の合同分布が存在する確率を推定し、二変量エッジ分布を辺とする。
我々の研究は量子力学におけるファインの定理によって動機付けられている。
局所的なポリトープと非シグナリングポリトープの間の体積の分布を示すCHSHおよびBell-Wignerシナリオに対応するグラフを詳細に研究する。
関連論文リスト
- Normal quantum channels and Markovian correlated two-qubit quantum
errors [77.34726150561087]
一般の'分散ランダムなユニタリ変換について検討する。
一方、正規分布はユニタリ量子チャネルを誘導する。
一方、拡散ランダムウォークは単位量子過程を定義する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T15:33:28Z) - Violation of Bell's inequalities in uniform random graphs [0.0]
ランダム離散モデルの統計的相関から量子相関が生まれることを実証する。
エルドス・レーニ一様ランダムグラフにおける頂点対の近傍数(次数)の相関について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-04T12:46:26Z) - Numerically assisted determination of local models in network scenarios [55.2480439325792]
統計的振る舞いを再現する明示的な局所モデルを見つけるための数値ツールを開発する。
グリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー(GHZ)およびW分布の臨界振動性に関する予想を提供する。
開発されたコードとドキュメントは、281.com/mariofilho/localmodelsで公開されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-17T13:24:04Z) - Wrapped Distributions on homogeneous Riemannian manifolds [58.720142291102135]
パラメータ、対称性、モダリティなどの分布の性質の制御は、フレキシブルな分布の族を生み出す。
変動型オートエンコーダと潜在空間ネットワークモデル内で提案した分布を利用して,我々のアプローチを実証的に検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-20T21:25:21Z) - Stochastic Saddle Point Problems with Decision-Dependent Distributions [0.6091702876917279]
本稿では,静的設定と時間変化設定の両方において決定に依存するサドル点問題に焦点をあてる。
定常ミニマックス問題に対するサドル点である平衡点の概念を導入する。
原始双対アルゴリズムは、同様の方法でサドル点に収束することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-07T03:36:41Z) - Spectral clustering under degree heterogeneity: a case for the random
walk Laplacian [83.79286663107845]
本稿では,ランダムウォークラプラシアンを用いたグラフスペクトル埋め込みが,ノード次数に対して完全に補正されたベクトル表現を生成することを示す。
次数補正ブロックモデルの特別な場合、埋め込みはK個の異なる点に集中し、コミュニティを表す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-03T16:36:27Z) - Pareto GAN: Extending the Representational Power of GANs to Heavy-Tailed
Distributions [6.356866333887868]
既存のGANアーキテクチャは,重み付き分布の挙動にマッチする作業が不十分であることを示す。
我々は, 極値理論とニューラルネットワークの機能的性質を用いて, 敵対的特徴の挙動に適合する分布を学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-22T14:06:02Z) - A low discrepancy sequence on graphs [0.0]
複素ポテンシャル論において、いわゆるリージャ点に類似したサンプリングスキームの構成を記述する。
我々の推定はグラフのサイズに依存しない。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-08T19:13:34Z) - Testing correlation of unlabeled random graphs [18.08210501570919]
ラベルなしノードを持つ2つのランダムグラフ間のエッジ相関を検出する問題について検討する。
これは仮説テスト問題として定式化され、ヌル仮説の下では、2つのグラフは独立に生成される。
代替として、2つのグラフは、ある潜在ノード対応の下ではエッジ関連であるが、ヌルと同じ辺分布を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-23T19:19:45Z) - Contextuality scenarios arising from networks of stochastic processes [68.8204255655161]
経験的モデルは、その分布が X 上の合同分布を極小化することができなければ文脈的と言える。
我々は、多くのプロセス間の相互作用という、文脈的経験的モデルの異なる古典的な源泉を示す。
長期にわたるネットワークの統計的挙動は、経験的モデルを一般的な文脈的かつ強い文脈的にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T16:57:52Z) - Distributionally Robust Bayesian Quadrature Optimization [60.383252534861136]
確率分布が未知な分布の不確実性の下でBQOについて検討する。
標準的なBQOアプローチは、固定されたサンプル集合が与えられたときの真の期待目標のモンテカルロ推定を最大化する。
この目的のために,新しい後方サンプリングに基づくアルゴリズム,すなわち分布的に堅牢なBQO(DRBQO)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-19T12:00:33Z)
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。