論文の概要: Entanglement in quantum channel discrimination: sometimes less is more

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.31519v1
• Date: Fri, 29 May 2026 16:36:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-01 20:56:50.752283
• Title: Entanglement in quantum channel discrimination: sometimes less is more
• Title（参考訳）: 量子チャネル識別における絡み合い:時としてより少ない
• Abstract要約: 絡み合いは、様々な量子情報や計算タスクのパフォーマンスを向上させる強力なリソースである。 過剰な絡み合いはチャネルの識別可能性を劇的に低下させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5729426778193399
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Entanglement is known to be a powerful resource that improves performance in various quantum information and computational tasks. A standard example of such a phenomenon is the possibility of perfectly discriminating all four Pauli operations in a single shot via the superdense coding protocol. While entanglement is often a powerful resource for quantum channel discrimination, this is not necessarily the case. In this work, we identify scenarios in which the maximally entangled state is a bad choice of input state and, more generally, show that excessive entanglement can reduce channel discriminability dramatically. To do so, we present an explicit pair of unitary channels which are perfectly discriminable without entanglement, but for which any strategy with maximally entangled input states is $ε$-close to a blind uniform guessing strategy. To develop a systematic approach, we introduce the concepts of Maximal Entanglement Worst Case (MEWC) and Maximal Entanglement Best Case (MEBC) pairs of channels, and present conditions for a pair of channels to be MEWC or MEBC. With these conditions, we show that the optimal input states for discriminating MEWC pairs of channels are necessarily separable, and provide non-trivial examples of measurement channels for which entanglement necessarily reduces the maximum probability of discrimination.
• Abstract（参考訳）: 絡み合いは、様々な量子情報や計算タスクのパフォーマンスを向上させる強力なリソースとして知られている。 そのような現象の標準的な例は、4つのパウリ演算すべてをスーパーセンス符号化プロトコルを介して1ショットで完全に識別する可能性である。 絡み合いはしばしば量子チャネル識別の強力な資源であるが、必ずしもそうではない。 本研究では,最大絡み合い状態が入力状態の悪い選択であるシナリオを特定し,より一般的には,過度の絡み合いがチャネルの識別可能性を劇的に低下させることを示す。 そのために,最大絡み合う入力状態を持つ任意の戦略が,ブラインド均一な推測戦略に対してε$-closeであるような,完全に識別可能なユニタリチャネルの明示的なペアを提示する。 体系的なアプローチを開発するために,最大絡み合い(MEWC)と最大絡み合い(MEBC)の2つのチャネルのペアの概念を導入し,一対のチャネルがMEWCまたはMEBCとなる状況を示す。 これらの条件により,MEWC対のチャネルを識別するための最適入力状態は必ずしも分離可能であることを示し,絡み合いが必ずしも識別の最大確率を減少させるような測定チャネルの非自明な例を示す。

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