論文の概要: What resources do agents need to acquire knowledge in Quantum Thermodynamics?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18167v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 18:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:49:44.858986
• Title: What resources do agents need to acquire knowledge in Quantum Thermodynamics?
• Title（参考訳）: 量子熱力学における知識獲得に必要な資源は何か?
• Authors: Jake Xuereb, A. de Oliveira Junior, Fabien Clivaz, Pharnam Bakhshinezhad, Marcus Huber,
• Abstract要約: 我々は、エージェントがアクセスするリソースを考慮するために、量子知識を取得するための既知のユニタリモデルを拡張します。 このフレームワークは粗粒のPOVMのユニタリ表現であり、熱力学と状態推定を結合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Whilst the complexity of acquiring knowledge of a quantum state has been extensively studied in the fields of quantum tomography and quantum learning, a physical understanding of the role of knowledge in quantum thermodynamics is lacking. Knowledge is central to thermodynamics as exemplified by the Maxwell's demon thought experiment where a demonic agent is able to extract paradoxical amounts of work--reconciled by the cost of acquiring this knowledge. In this work, we address this gap by extending known unitary models for the acquisition of quantum knowledge to account for the resources an agent has access to; in particular the dimension of their probe system. We view an agent's knowledge of a quantum state as their ability to reconstruct it unitarily. In our model an agent correlates an unknown $d$-dimensional system with copies of a lower $k$-dimensional probe, which they then use to reconstruct estimates of the state in $d$-dimensional memories. We find that this framework is a unitary representation of coarse-grained POVMs, connecting thermodynamics and state estimation. As applications it allows us to investigate the role of knowledge in work extraction and state transformation.
• Abstract（参考訳）: 量子状態の知識獲得の複雑さは量子トモグラフィーと量子学習の分野で広く研究されているが、量子熱力学における知識の役割の物理的理解は欠如している。 知識は、マックスウェルの悪魔思考実験で実証された熱力学の中心であり、悪魔のエージェントがパラドックス的な量の作業を引き出すことができる。 本研究では、エージェントがアクセスするリソース、特にプローブシステムの次元を考慮するために、量子知識の獲得のための既知のユニタリモデルを拡張することで、このギャップに対処する。 我々は、エージェントの量子状態に関する知識を、それを一元的に再構築する能力とみなす。 我々のモデルでは、エージェントは未知の$d$次元システムと低い$k$次元プローブのコピーを関連付け、$d$次元記憶における状態の推定を再構成する。 このフレームワークは粗粒のPOVMのユニタリ表現であり、熱力学と状態推定を結合する。 アプリケーションとして、作業抽出と状態変換における知識の役割を調べることができます。

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