論文の概要: An Exponential Sample-Complexity Advantage for Coherent Quantum Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21457v1
• Date: Wed, 20 May 2026 17:47:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.822217
• Title: An Exponential Sample-Complexity Advantage for Coherent Quantum Inference
• Title（参考訳）: コヒーレント量子推論のための指数サンプル複雑性アドバンテージ
• Authors: Zhaoyi Li, Elias Theil, Aram W. Harrow, Isaac Chuang,
• Abstract要約: 我々は、所望の出力が量子であり、コヒーレンスを保存する別の推論設定について研究する。 このようなプロトコルは、非コヒーレントな計測媒介プロトコルよりも指数関数的に低いサンプル複雑性を実現することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.480908143128776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Standard quantum inference converts quantum data into classical outputs. We study an alternative inference setting in which the desired output is quantum, preserving coherence. Such settings include quantum purity amplification (QPA), mixed-state approximate purification or cloning, and density matrix exponentiation. We show that such protocols can achieve exponentially lower sample complexity than incoherent, measurement-mediated protocols. For QPA with principal eigenstate targets and $d$-dimensional inputs, coherent processing achieves error $\varepsilon$ using $O(1/\varepsilon)$ copies, versus the $Ω(d/\varepsilon)$ copies required by any incoherent protocol. Together, these sharp coherent-incoherent separations seed a theory of coherent quantum inference, with an entanglement-breaking limit identifying the optimal incoherent counterpart of each coherent protocol.
• Abstract（参考訳）: 標準量子推論は、量子データを古典的な出力に変換する。 我々は、所望の出力が量子であり、コヒーレンスを保存する別の推論設定について研究する。 このような設定には、量子純度増幅(QPA)、混合状態近似精製またはクローニング、密度行列指数が含まれる。 このようなプロトコルは、非コヒーレントな計測媒介プロトコルよりも指数関数的に低いサンプル複雑性を実現することができることを示す。 主固有状態のターゲットと$d$の入力を持つQPAの場合、コヒーレント処理はエラー$\varepsilon$を$O(1/\varepsilon)$コピーで達成するが、非コヒーレントプロトコルで必要とされる$Ω(d/\varepsilon)$コピーは$O(1/\varepsilon)$コピーである。 これらのシャープなコヒーレント-非コヒーレント分離は、それぞれのコヒーレントプロトコルの最適な非コヒーレントな部分を特定するエンタングルメント-ブレーキング極限とともに、コヒーレント量子推論の理論を導出する。

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