論文の概要: Computation of the Smooth Max-Mutual Information via Semidefinite Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07743v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 13:44:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.336058
• Title: Computation of the Smooth Max-Mutual Information via Semidefinite Programming
• Title（参考訳）: 半有限計画法による滑らかな最大数値情報の計算
• Authors: Christopher Popp, Tobias C. Sutter, Beatrix C. Hiesmayr,
• Abstract要約: 任意の次元における二部量子状態の量子スムーズな最大ミューチュアル情報$Ivarepsilon_max(rho_AB)$を計算するための反復アルゴリズムを提案する。 我々の手法の中心は、原始的および双対的な定式化を確立し、強い双対性を証明する新しいSDPである。
• 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: We present an iterative algorithm based on semidefinite programming (SDP) for computing the quantum smooth max-mutual information $I^\varepsilon_{\max}(\rho_{AB})$ of bipartite quantum states in any dimension. The algorithm is accurate if a rank condition for marginal states within the smoothing environment is satisfied and provides an upper bound otherwise. Central to our method is a novel SDP, for which we establish primal and dual formulations and prove strong duality. With the direct application of bounding the one-shot distillable key of a quantum state, this contribution extends SDP-based techniques in quantum information theory. Thereby it improves the capabilities to compute or estimate information measures with application to various quantum information processing tasks.
• Abstract（参考訳）: 任意の次元における二部量子状態の量子スムーズな最大ミューチュアル情報$I^\varepsilon_{\max}(\rho_{AB})$を計算するための半定値プログラミング(SDP)に基づく反復アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、平滑環境内の辺境状態のランク条件が満たされ、それ以外は上限となる場合、正確である。 我々の手法の中心は、原始的および双対的な定式化を確立し、強い双対性を証明する新しいSDPである。 量子状態の1ショットの蒸留可能な鍵をバウンディングする直接の応用により、この寄与は量子情報理論におけるSDPベースの技術を拡張する。 これにより、様々な量子情報処理タスクに適用可能な情報測度を計算または推定する能力が改善される。

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