論文の概要: Permutation Invariant Optimization Problems in Quantum Information Theory: A Framework for Channel Fidelity and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27040v2
- Date: Mon, 04 May 2026 16:50:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.428508
- Title: Permutation Invariant Optimization Problems in Quantum Information Theory: A Framework for Channel Fidelity and Beyond
- Title(参考訳): 量子情報理論における置換不変最適化問題:チャネルの忠実度とそれ以上の枠組み
- Authors: Bjarne Bergh, Marco Parentin,
- Abstract要約: 量子情報における半定値プログラムの指数的スケーリングを低減するために、置換不変性の爆発が強力な計算手法として登場した。
最適化問題に対して、シュル=ワイル双対性(Schur-Weyl duality)を用いて、この還元を利用するための体系的なフレームワークを開発する。
様々な量子情報理論最適化問題に適した手法の実装も,オープンソースPythonパッケージとして利用可能である。
- 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: Exploiting permutation invariance to reduce the exponential scaling of semidefinite programs in quantum information has emerged as a powerful computational technique. In this work, we develop a systematic framework for using this reduction via Schur-Weyl duality for optimization problems, and establish methods that allow one to work fully inside the permutation invariant subspace while performing operations such as (partially) applying channels and taking (partial) traces, or computing expressions like the quantum relative entropy. We then apply our techniques to the problem of computing efficient lower bounds on the channel fidelity over $n$ parallel uses of a quantum channel. The algorithm, which we call symmetric seesaw method, exploits permutation-invariant codes to yield improved lower bounds on the channel fidelity over $n$ uses of the depolarizing and amplitude-damping channel in the regime of tens of channel uses, and was used in [arxiv:2604.27042] to demonstrate non-asymptotic superactivation of quantum capacity for $n = 17$. An implementation of our methods, aimed at being suitable for various quantum information theoretic optimization problems, is also available as an open-source Python package.
- Abstract(参考訳): 量子情報における半定値プログラムの指数的スケーリングを低減するために、置換不変性の爆発が強力な計算手法として登場した。
本研究では、最適化問題に対するシュル=ヴェイユ双対性(Schur-Weyl duality)によるこの削減を実現するための体系的なフレームワークを開発し、(部分的に)チャネルの適用や(部分)トレースの取得、あるいは量子相対エントロピー(quantum relative entropy)のような計算式の実行をしながら、置換不変部分空間内で完全に機能する手法を確立する。
次に、量子チャネルの並列使用に対して、チャネルの忠実度を効率よく下限とする問題に、我々の手法を適用した。
対称シーソー法(英語版)と呼ばれるこのアルゴリズムは、置換不変符号を用いて、十数個のチャネルのシステムにおける脱分極チャネルと振幅減衰チャネルの使用を$n$で改善し、[arxiv:2604.27042] において、$n = 17$の量子容量の非漸近的スーパーアクティベーションを実証した。
様々な量子情報理論最適化問題に適した手法の実装も,オープンソースPythonパッケージとして利用可能である。
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