論文の概要: From top quarks to enhanced quantum key distribution: A Framework for Optimal Predictability of Quantum Observables
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24502v4
- Date: Thu, 18 Sep 2025 19:46:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-22 14:11:07.075329
- Title: From top quarks to enhanced quantum key distribution: A Framework for Optimal Predictability of Quantum Observables
- Title（参考訳）: トップクォークから拡張量子鍵分布:量子可観測物の最適予測のためのフレームワーク
- Authors: Dennis I. Martínez-Moreno, Miguel Castillo-Celeita, Diego G. Bussandri,
- Abstract要約: 両部量子系における測定の予測可能性の定量化のための包括的枠組みを提案する。
任意の可観測状態と2キュービット状態の予測誤差を最小限に抑える最適測定のための解析式を導出する。
我々は,局所的な振幅減衰雑音の影響を受けやすいベル状態と,高エネルギー衝突器で生成するトップ・アンチトップクォーク対の2つのシナリオに適用した。
- 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: Predicting the outcomes of quantum measurements is a cornerstone of quantum information theory and a key resource for quantum technologies. Here, we introduce a comprehensive framework for quantifying the predictability of measurements on a bipartite quantum system using error measures inherited from statistical learning theory: the Bayes risk and inference variance. We derive analytical expressions for the optimal measurement that minimizes the prediction error for any arbitrary observable and any two-qubit state. We establish a direct, quantitative link between the ability to surpass the fundamental limit of local unpredictability and the presence of Einstein-Podolsky-Rosen steering. Additionally, by optimizing measurement choices according to the minimal Bayes risk, we propose a modified entanglement-based quantum key distribution protocol achieving higher secure key rates than the standard BB84 protocol, demonstrating enhanced resilience to noise. We apply our framework in two scenarios: perfect Bell states affected by local amplitude-damping noises, and top-antitop quark pairs produced in high-energy colliders. Our work offers a novel perspective on quantum correlations, connecting statistical inference, fundamental quantum phenomena, and cryptographic applications.
- Abstract（参考訳）: 量子計測の結果を予測することは、量子情報理論の基礎であり、量子技術の鍵となる資源である。
本稿では、統計的学習理論から受け継いだ誤差測度(ベイズリスクと推論分散)を用いて、二部量子系における測定の予測可能性の定量化のための包括的枠組みを提案する。
任意の可観測状態と2キュービット状態の予測誤差を最小限に抑える最適測定のための解析式を導出する。
我々は,局所的予測不可能性の基本的な限界を超える能力と,アインシュタイン=ポドルスキー=ローゼン操舵の存在との間に直接的かつ定量的な関係を確立する。
さらに,ベイズリスクの最小化に応じて測定選択を最適化することにより,標準BB84プロトコルよりも高いセキュアな鍵レートを達成し,ノイズに対する耐性を向上する改良型絡み合いベースの量子鍵分配プロトコルを提案する。
我々は,局所的な振幅減衰雑音の影響を受けやすいベル状態と,高エネルギー衝突器で生成するトップ・アンチトップクォーク対の2つのシナリオに適用した。
我々の研究は、統計的推論、基本的な量子現象、および暗号応用を結びつける、量子相関に関する新しい視点を提供する。
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