Fugu-MT 論文翻訳(概要): More resourceful states improve quantum channel discrimination

論文の概要: More resourceful states improve quantum channel discrimination

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09205v3
Date: Tue, 04 Feb 2025 02:29:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-05 11:34:25.389946
Title: More resourceful states improve quantum channel discrimination
Title（参考訳）: より資源の多い状態は量子チャネルの識別を改善する
Authors: Kenji Nakahira,
Abstract要約: 凸でない状態の任意の資源理論において、最大平均成功確率が向上する程度は、ロバストネス測度によって正確に定量化できることを示す。また, 補助システムを用いたチャネル識別問題の改善を, 頑健性測定によって定量化できることを実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5439020425818999
License:
Abstract: One of the key issues in quantum discrimination problems is understanding the extent of the advantages in discrimination performance when using resource states compared to resourceless states. We show that in any resource theory of states, which may not be convex, the extent to which the maximum average success probability can be improved in quantum channel discrimination problems without using auxiliary systems can be precisely quantified by the robustness measure. Furthermore, we demonstrate that the robustness measure can also quantify the improvement in channel discrimination problems that use auxiliary systems. Using these findings, resources can be fully characterized to achieve higher success probabilities than any state without the given resource in channel discrimination problems.
Abstract（参考訳）: 量子識別問題の鍵となる問題は、リソース状態とリソース状態との区別性能の利点の程度を理解することである。コンベックスではない状態の資源理論では、補助システムを用いることなく、量子チャネル判別問題において最大平均成功確率が向上する程度を、ロバスト性測定によって正確に定量化できることが示される。さらに, このロバスト性尺度は, 補助システムを用いたチャネル識別問題の改善を定量化できることを示した。これらの知見を用いることで、チャネル識別問題において与えられたリソースがなければ、どの状態よりも高い成功確率が得られるようにリソースを十分に特徴付けることができる。

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