論文の概要: Bounding quantum uncommon information with quantum neural estimators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06091v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 15:31:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:38.267029
• Title: Bounding quantum uncommon information with quantum neural estimators
• Title（参考訳）: 量子ニューラル推定器による量子非共通情報のバウンディング
• Authors: Donghwa Ji, Junseo Lee, Myeongjin Shin, IlKwon Sohn, Kabgyun Jeong,
• Abstract要約: 量子情報理論において、量子不共通情報は2つの量子状態の交換に必要な量子情報の量として定義される。 量子Donsker-Varadhan表現を用いてこれらの境界を推定するための新しい手法を提案する。 この結果から,量子ニューラルアーキテクチャを基盤とした変分手法を用いて,量子不共通情報の効率的な近似への道筋が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.682405281727661
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In classical information theory, uncommon information refers to the amount of information that is not shared between two messages, and it admits an operational interpretation as the minimum communication cost required to exchange the messages. Extending this notion to the quantum setting, quantum uncommon information is defined as the amount of quantum information necessary to exchange two quantum states. While the value of uncommon information can be computed exactly in the classical case, no direct method is currently known for calculating its quantum analogue. Prior work has primarily focused on deriving upper and lower bounds for quantum uncommon information. In this work, we propose a new approach for estimating these bounds by utilizing the quantum Donsker-Varadhan representation and implementing a gradient-based optimization method. Our results suggest a pathway toward efficient approximation of quantum uncommon information using variational techniques grounded in quantum neural architectures.
• Abstract（参考訳）: 古典情報理論では、共通情報とは、2つのメッセージ間で共有されていない情報の量であり、メッセージ交換に必要な最小の通信コストとして運用上の解釈が認められる。 この概念を量子設定に拡張すると、量子非共有情報は2つの量子状態の交換に必要な量子情報の量として定義される。 非共通情報の値は古典的ケースでは正確に計算できるが、量子アナログを計算する直接法は知られていない。 これまでの研究は主に、量子的非共通情報に対する上下境界の導出に重点を置いてきた。 本研究では,量子Donsker-Varadhan表現を利用してこれらの境界を推定し,勾配に基づく最適化手法を提案する。 この結果から,量子ニューラルアーキテクチャを基盤とした変分手法を用いて,量子不共通情報の効率的な近似への道筋が示唆された。

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