論文の概要: Gaussian mean width strong converse bound on the classical identification capacity of quantum channels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05032v1
- Date: Wed, 03 Jun 2026 16:00:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.874207
- Title: Gaussian mean width strong converse bound on the classical identification capacity of quantum channels
- Title(参考訳): 量子チャネルの古典的識別能力に束縛されたガウス平均幅強逆
- Abstract要約: 我々は、量子チャネルの識別能力に縛られる単一文字と効率的な計算可能な強い逆を確立する。
製品状態重み付き$-ユークリッド幾何を用いた$n$フォールドチャネル出力空間を具備することにより、同定符号のトレース距離分離制約をユークリッド被覆推定により制御できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.0305676256390934
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We establish a single-letter and efficiently computable strong converse bound on the classical identification capacity of quantum channels. By equipping the $n$-fold channel output space with a product state-weighted $σ$-Euclidean geometry, we allow trace-distance separation constraints for identification codes to be controlled by Euclidean covering estimates. Using Sudakov's inequality, we bound the covering numbers of the $n$-fold channel outputs via their Gaussian mean widths in the weighted geometry, whose exponential growth in $n$ is governed by the operator norm of a single-letter positive operator. Upon optimizing over all weighing states $σ$, this yields a strong converse bound on the identification capacity of the channel, which also admits a semidefinite representation. Our method improves the best known converse bounds on the identification capacity of several important examples, such as depolarizing, Pauli, erasure, and amplitude damping channels. We also discuss extensions of this method to more general Euclidean geometries on the output space.
- Abstract(参考訳): 我々は、量子チャネルの古典的識別能力に縛られた、シングルレターで効率よく計算可能な強いコンバースを確立する。
n$フォールドチャネル出力空間に製品状態重み付き$σ$-ユークリッド幾何を装備することにより、同定符号のトレース距離分離制約をユークリッド被覆推定によって制御できる。
スダコフの不等式を用いて、重み付き幾何におけるガウス平均幅を通して、$n$のチャネル出力の被覆数は、単文字正作用素の作用素ノルムによって支配される。
すべての重み付け状態に対して$σ$を最適化すると、これはチャネルの識別能力に強い反りをもたらす。
本手法は, 脱分極, パウリ, 消去, 振幅減衰チャネルなどの重要な事例の識別能力に関する最もよく知られた逆境界を改良する。
出力空間上のより一般的なユークリッド幾何学への拡張についても論じる。
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