論文の概要: An Efficient Alternating Minimization Algorithm for Computing Quantum Rate-Distortion Function
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19920v1
- Date: Sat, 26 Jul 2025 11:55:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 16:23:56.463849
- Title: An Efficient Alternating Minimization Algorithm for Computing Quantum Rate-Distortion Function
- Title（参考訳）: 量子速度歪み関数の効率的な置換最小化アルゴリズム
- Authors: Lingyi Chen, Deheng Yuan, Wenyi Zhang, Hao Wu, Huihui Wu,
- Abstract要約: 絡み合い支援量子速度歪み関数は、量子情報理論において中心的な役割を果たす。
ラグランジアン解析に基づく効率的な交互化アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.62682193912357
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider the computation of the entanglement-assisted quantum rate-distortion function, which plays a central role in quantum information theory. We propose an efficient alternating minimization algorithm based on the Lagrangian analysis. Instead of fixing the multiplier corresponding to the distortion constraint, we update the multiplier in each iteration. Hence the algorithm solves the original problem itself, rather than the Lagrangian relaxation of it. Moreover, all the other variables are iterated in closed form without solving multi-dimensional nonlinear equations or multivariate optimization problems. Numerical experiments show the accuracy of our proposed algorithm and its improved efficiency over existing methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,量子情報理論において中心的な役割を果たす量子速度歪み関数の計算について考察する。
ラグランジアン解析に基づく効率的な交互最小化アルゴリズムを提案する。
歪み制約に対応する乗算器を修正する代わりに、各イテレーションで乗算器を更新する。
したがって、アルゴリズムはラグランジュの緩和ではなく、元の問題を解く。
さらに、他のすべての変数は、多次元の非線形方程式や多変量最適化問題を解くことなく、閉形式で反復される。
数値実験により,提案アルゴリズムの精度と既存手法よりも効率が向上したことを示す。
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