論文の概要: Quantum Darwinism and the quality of Petz recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06848v1
• Date: Thu, 07 May 2026 18:49:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.555169
• Title: Quantum Darwinism and the quality of Petz recovery
• Title（参考訳）: 量子ダーウィン主義とペッツ回復の質
• Authors: Juha Torvinen, Esko Keski-Vakkuri, Nicola Pranzini,
• Abstract要約: 量子ダーウィン主義 (Quantum Darwinism) によれば、システム-環境相互作用は、特定のシステム特性を選択し、環境の多くの独立した部分集合でそれらを冗長に符号化する。 システムの初期状態とペッツ回収による復元状態との間の忠実度は, フラグメントサイズの関数としての台地を発達させることを示す。
• 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: According to Quantum Darwinism, system-environment interactions both einselect particular system properties and encode them redundantly in many independent subsets of the environment, called fragments. This redundancy implies that an observer can recover the einselected information by accessing just one such fragment. However, the protocol by which such reconstruction should occur is often left unspecified. Considering a system $Γ$ interacting with a multipartite environment $Ξ$, we investigate whether, and under what conditions, the einselected state of $Γ$ can be recovered from environmental fragments using the Petz recovery map. We show that the fidelity between the system's initial state and the state reconstructed via Petz recovery develops a plateau as a function of the fragment size. Our results are supported by both analytical arguments and numerical simulations of large but tractable models.
• Abstract（参考訳）: 量子ダーウィン主義(Quantum Darwinism)によれば、システム環境相互作用は、特定のシステム特性を選択し、それを断片と呼ばれる環境の多くの独立した部分集合で冗長に符号化する。 この冗長性は、オブザーバが1つの断片だけにアクセスすることで、選択された情報を復元できることを意味する。 しかし、そのような再建を行うためのプロトコルは、しばしば未定のまま残されている。 マルチパーティイト環境と相互作用するシステム$$を考慮し、ペッツ回収マップを用いて、任意の条件下で、選抜された$$$の状態を環境破片から回収できるかどうかを調査する。 システムの初期状態とペッツ回収による復元状態との間の忠実度は, フラグメントサイズの関数としての台地を発達させることを示す。 本研究の結果は,大規模だがトラクタブルなモデルの解析的議論と数値シミュレーションの両方によって裏付けられている。

関連論文リスト

• Phase Transition for Stochastic Block Model with more than $\sqrt{n}$ Communities (II) [51.320599504997745]
  コミュニティの$K$が$sqrtn$より小さい場合、Kesten-Stigumしきい値を超えれば、非自明なコミュニティリカバリが可能になる。 また、適度にスパースな設定では、最適なアルゴリズムがスペクトル法と根本的に異なることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-26T15:54:17Z)
• Functional Information in Quantum Darwinism: An Operational Measure of Objectivity [0.0]
  目的は、システムのポインタ状態に関する十分な情報を独立して含む環境フラグメントの豊富さとして、客観性を定量化することである。 この研究は、古典的客観性は仮定ではなく、量的かつリソースに制限された冗長なレコードの存在として現れることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-22T13:39:14Z)
• Phase Transition for Stochastic Block Model with more than $\sqrt{n}$ Communities [51.320599504997745]
  統計物理学からの予測では、ブロックモデル(SBM)におけるコミュニティの回復は、上述の時間で可能であり、上述のケステンスティグム(KS)しきい値のみである。 Chinら(2025)は、最近、スパース体制では、非バックトラック経路を数えることにより、KS閾値以下でコミュニティの回復が可能であることを証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-19T09:53:56Z)
• Identifying General Mechanism Shifts in Linear Causal Representations [58.6238439611389]
  我々は,未知の潜在因子の線形混合を観測する線形因果表現学習環境について考察する。 近年の研究では、潜伏要因の復元や、それに基づく構造因果モデルの構築が可能であることが示されている。 非常に穏やかな標準仮定の下では、シフトしたノードの集合を識別することが可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T15:56:50Z)
• Exploiting Exogenous Structure for Sample-Efficient Reinforcement Learning [44.17068570786194]
  マルコフ決定過程(MDPs)の構造クラスであるExo-MDPsについて検討する。 外因性状態はエージェントの行動とは独立して進化し、内因性状態は状態成分と行動の両方に基づいて決定的に進化する。 Exo-MDPは在庫管理、ポートフォリオ管理、ライドシェアリングなどのアプリケーションに有用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-22T18:45:38Z)
• FeDXL: Provable Federated Learning for Deep X-Risk Optimization [105.17383135458897]
  我々は、既存のアルゴリズムが適用できないXリスクのファミリーを最適化するために、新しい連邦学習(FL)問題に取り組む。 Xリスクに対するFLアルゴリズムを設計する際の課題は、複数のマシンに対する目的の非可逆性と、異なるマシン間の相互依存にある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-26T00:23:36Z)
• Spatially Adaptive Inference with Stochastic Feature Sampling and Interpolation [72.40827239394565]
  スパースサンプリングされた場所のみの機能を計算することを提案する。 次に、効率的な手順で特徴写像を密に再構築する。 提案したネットワークは、様々なコンピュータビジョンタスクの精度を維持しながら、かなりの計算を省くために実験的に示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-19T15:36:31Z)

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。