論文の概要: Exact and approximate conditions of tabletop reversibility: when is Petz recovery cost-free?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26895v1
- Date: Thu, 30 Oct 2025 18:03:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-03 17:52:15.882079
- Title: Exact and approximate conditions of tabletop reversibility: when is Petz recovery cost-free?
- Title(参考訳): 卓上可逆性の厳密かつ近似条件:ペッツ回収の費用はいつ不要か?
- Authors: Minjeong Song, Hyukjoon Kwon, Valerio Scarani,
- Abstract要約: Petzリカバリマップ$hatmathcalN_gamma(texttP)$は、$mathcalN$と参照状態$gamma$にのみ依存する体系的な構成である。
特に,アシラ系の時間依存性制御が必要であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.8201809312429744
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Channels $\mathcal{N}$ that describe open quantum dynamics are inherently irreversible: it is impossible to undo their effect completely, but one can study partial recovery of the information. The Petz recovery map $\hat{\mathcal{N}}_{\gamma}^{(\texttt{P})}$ is a systematic construction that depends only on $\mathcal{N}$ and on a reference state $\gamma$, which will be recovered exactly. If the real input state was different from $\gamma$, the recovery is partial, with a guarantee of near-optimality. Generically, an implementation of the Petz recovery map would look very different from the implementation of the channel. It is natural to study under which conditions the two maps require similar or even identical resources. The noisy forward channel $\mathcal{N}$ is called ``tabletop time-reversible'' for a given $\gamma$ when the corresponding Petz recovery map is realizable in such a way. First, we study the exact tabletop reversibility (TTR) conditions. We show in particular that a time-sensitive control of an ancilla system is needed. Second, we present the approximate TTR conditions, which do not require such a time-sensitive control. Third, we derive Lindbladian TTR conditions under a random-time collision model.
- Abstract(参考訳): 開量子力学を記述したチャネル$\mathcal{N}$は本質的に不可逆であり、その効果を完全に解き放つことは不可能であるが、情報の部分的な回復を研究することができる。
Petz recovery map $\hat{\mathcal{N}}_{\gamma}^{(\texttt{P})}$は、$\mathcal{N}$と参照状態$\gamma$にのみ依存する体系的な構成である。
実際の入力状態が$\gamma$と異なる場合、リカバリは部分的であり、ほぼ最適である。
本質的には、Petzリカバリマップの実装は、チャネルの実装と非常に異なるように見えるだろう。
どちらの条件下で2つの写像が類似または同一の資源を必要とするかを研究することは自然である。
雑音のあるフォワードチャネル $\mathcal{N}$ は与えられた$\gamma$に対して `tabletop time-reversible' と呼ばれる。
まず、テーブルトップ可逆性(TTR)条件について検討する。
特に,アシラ系の時間依存性制御が必要であることを示す。
第2に、そのような時間依存性の制御を必要としない、近似的なTTR条件を提案する。
第三に、ランダム時間衝突モデルの下でリンドブラディアンTTR条件を導出する。
関連論文リスト
- The Petz (lite) recovery map for scrambling channel [1.5020330976600738]
本研究では, ブラックホール蒸発のためのHayden-PreskillセットアップやSYKモデルなど, カオス系におけるペッツ回収マップの特性について検討する。
元のチャネルのadjoint $mathcalNdagger$だけで、リカバリチャネル $mathcalR$ の式が単純化されることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-29T12:21:35Z) - Detection-Recovery Gap for Planted Dense Cycles [72.4451045270967]
期待帯域幅$n tau$とエッジ密度$p$をエルドホス=R'enyiグラフ$G(n,q)$に植え込むモデルを考える。
低次アルゴリズムのクラスにおいて、関連する検出および回復問題に対する計算しきい値を特徴付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-13T22:51:07Z) - Posterior Coreset Construction with Kernelized Stein Discrepancy for
Model-Based Reinforcement Learning [78.30395044401321]
我々は、強化学習(MBRL)のための新しいモデルベースアプローチを開発する。
ターゲット遷移モデルの仮定を緩和し、混合モデルの一般的な族に属する。
連続的な制御環境では、壁時計の時間を最大50%削減することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-02T17:27:49Z) - Polynomial-time sparse measure recovery [2.0951285993543642]
慎重に設計したモーメントから最初のポリ時間回復法を提案する。
この方法は、2次元入力、有限幅、ゼロワンアクティベーションを備えた植込み2層ニューラルネットワークの回復に依存する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-16T22:12:55Z) - Stability and Risk Bounds of Iterative Hard Thresholding [41.082982732100696]
アルゴリズム安定性の概念の下でIHTの新しいスパース一般化理論を導入する。
スパースレベル$k$のIHTは、スパース過剰リスクにおける収束率を$mathcaltilde O(n-1/2sqrtlog(n)log(p))$で楽しむことを示す。
理論的予測を確認するための予備的な数値的証拠が提供される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-17T16:12:56Z) - On Submodular Contextual Bandits [92.45432756301231]
作用が基底集合の部分集合であり、平均報酬が未知の単調部分モジュラ函数によってモデル化されるような文脈的包帯の問題を考える。
Inverse Gap Weighting 戦略により,提案アルゴリズムは推定関数の局所的最適度を効率よくランダム化することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-03T21:42:33Z) - Naive Exploration is Optimal for Online LQR [49.681825576239355]
最適後悔尺度は$widetildeTheta(sqrtd_mathbfu2 d_mathbfx T)$で、$T$は時間ステップの数、$d_mathbfu$は入力空間の次元、$d_mathbfx$はシステム状態の次元である。
我々の下界は、かつての$mathrmpoly(logT)$-regretアルゴリズムの可能性を排除する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-27T03:44:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。