論文の概要: Entanglement cost of bipartite quantum channel discrimination under positive partial transpose operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12130v1
• Date: Thu, 12 Mar 2026 16:31:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:26.217928
• Title: Entanglement cost of bipartite quantum channel discrimination under positive partial transpose operations
• Title（参考訳）: 正部分転位操作における二部量子チャネル識別の絡み合いコスト
• Authors: Chengkai Zhu, Shuyu He, Gereon Koßmann, Xin Wang,
• Abstract要約: LOCCテスタの実用的なクラスを数値的に緩和する,$k$-injectable positive-partial-transpose (PPT)テスタのクラスについて検討した。 各$k$に対して、最適成功確率の半定プログラム(SDP)を導出し、効率よく計算可能なワンショット絡み込みコストを得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.065586557684262
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum channel discrimination is a fundamental task in quantum information processing. In the one-shot regime, discrimination between two candidate channels is characterized by the diamond norm. Beyond this basic setting, however, many scenarios in distributed quantum information processing remain unresolved, motivating notions of distinguishability that capture the power of the available resources. In this work, we formulate a theory of testers for bipartite channel discrimination, leading to the concept of the entanglement cost of bipartite channel discrimination: the minimum Schmidt rank $k$ of a shared maximally entangled state required for local protocols to achieve the globally optimal success probability. We introduce $k$-injectable testers as a tester-based description of entanglement-assisted local discrimination and, in particular, study the class of $k$-injectable positive-partial-transpose (PPT) testers, which constitutes a numerically tractable relaxation of the practically relevant class of LOCC testers. For every $k$, we derive a semidefinite program (SDP) for the optimal success probability, which in turn yields an efficiently computable one-shot PPT entanglement cost. To render these optimization problems numerically feasible, we prove a symmetry-reduction principle for covariant channel pairs, thereby reducing the effective dimension of the associated SDPs. Finally, by dualizing the SDP, we derive bounds on the composite channel-discrimination problem and illustrate our framework with proof-of-principle examples based on the depolarizing channel, the depolarized SWAP channel, and the Werner--Holevo channels.
• Abstract（参考訳）: 量子チャネル識別は、量子情報処理の基本的な課題である。 単発体制では、2つの候補チャネルの識別はダイヤモンド標準によって特徴づけられる。 しかし、この基本的な設定を超えて、分散量子情報処理における多くのシナリオは未解決のままであり、利用可能なリソースのパワーを捉える識別可能性の概念を動機付けている。 本研究では,二部分流路識別のためのテスタの理論を定式化し,二部分流路識別の絡み合いコストの概念を導いた。 筆者らは, ゆがみ支援による局所的差別の記述として$k$-injectable testersを導入し, 特に, LOCCテスタの実用的なクラスを数値的に緩和する,$k$-injectable positive-partial-transpose (PPT)テスタのクラスについて検討した。 各$k$に対して、最適成功確率の半定プログラム(SDP)を導出し、効率よく計算可能なワンショットPTエンタングルメントコストを得る。 これらの最適化問題を数値的に実現するために、共変チャネル対に対する対称性還元原理を証明し、関連するSDPの有効次元を小さくする。 最後に、SDPを双極化することにより、複合チャネル識別問題の境界を導出し、脱分極チャネル、非分極SWAPチャネル、Werner-Holevoチャネルに基づく実証・実証的な例でフレームワークを例示する。

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