論文の概要: Bounds on Nonlocality and Random Access Codes from Extended Information Causality Principle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02416v1
• Date: Mon, 01 Jun 2026 15:58:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:32.409778
• Title: Bounds on Nonlocality and Random Access Codes from Extended Information Causality Principle
• Title（参考訳）: 拡張情報因果原理に基づく非局所性とランダムアクセス符号の境界
• Authors: Prabhav Jain, Nikolai Miklin, Mariami Gachechiladze,
• Abstract要約: 我々は情報因果性を拡張し、アリスの入力間の相関を許容する。 我々は、以前に知られていた量子相関の制約を強化する量子ベル不等式の族を導出する。 一般には強いが、拡張原理は元の情報因果原理から得られる限界を改善できないことを証明している。
• 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: Information Causality was introduced as a physical principle for constraining the set of nonlocal correlations. In recent work, we proposed an extension of Information Causality that allows correlations among Alice's inputs. This extended principle yields tighter constraints than the original formulation and recovers part of the quantum boundary in certain Bell scenarios. In this work, we further investigate the implications of extended Information Causality and apply it to scenarios beyond binary inputs and outputs. We derive a family of quantum Bell inequalities that strengthen previously known constraints on quantum correlations. Using these inequalities, we obtain an improved analytical bound for the Collins-Gisin family of Bell inequalities. We also apply Information Causality to entanglement-assisted random access codes and derive new theory-independent analytical bounds on the winning probability. For this latter task, we prove that, despite being stronger in general, the extended principle does not improve the bounds obtained from the original Information Causality principle. This suggests that the existing Information Causality bounds are optimal for this class of random access codes.
• Abstract（参考訳）: 情報因果性は非局所的相関の集合を制約する物理原理として導入された。 近年の研究では,Aliceの入力に相関する情報因果性の拡張を提案する。 この拡張原理は、元の定式化よりも厳密な制約をもたらし、特定のベルシナリオにおける量子境界の一部を回復する。 本研究では,拡張された情報因果関係がもたらす意味をさらに調査し,バイナリ入力や出力以外のシナリオに適用する。 我々は、以前に知られていた量子相関の制約を強化する量子ベルの不等式の族を導出する。 これらの不等式を用いて、ベルの不等式(英語版)のコリンズ・ギシン族に対する改良された解析的境界を得る。 また、情報因果関係を絡み合い支援されたランダムアクセス符号に適用し、入賞確率に新たな理論に依存しない解析的境界を導出する。 この後者の課題は、一般に強いが、拡張原理は元の情報因果原理から得られる限界を改善できないことを証明している。 これは、既存の情報因果関係境界がこの種類のランダムアクセスコードに最適であることを示唆している。

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