論文の概要: Bound Entanglement Is Insufficient for an Exponential Quantum Learning Advantage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.19017v1
• Date: Tue, 21 Jul 2026 12:01:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-22 19:05:05.417796
• Title: Bound Entanglement Is Insufficient for an Exponential Quantum Learning Advantage
• Title（参考訳）: 境界エンタングルメントは指数量子学習に不十分である
• Abstract要約: n$-qubit Pauli-channel Learningでは、入力状態または測定効果のどちらかを制限し、還元基準を満たすことが不整合適応プロトコルの指数関数的優位性を示す。 共役状態学習において、制限付き関節測定は、$otimes*$の制限なし関節測定の対数-サンプルの利点を再現することはできない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16992697670497803
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While entanglement is known to enable exponential improvements in the sample complexity of quantum learning, it remains unclear which properties of entangled resources are responsible for such improvements. We address this question through the reduction criterion, a condition obeyed by all bound-entangled states. In $n$-qubit Pauli-channel learning, we show that restricting either the input states or the measurement effects to satisfy this criterion rules out an exponential advantage for incoherent adaptive protocols. An exponential lower bound persists for the one-sided coherent adaptive protocols considered here, even when the unrestricted side retains quantum correlations across channel uses. Using conditional min-entropy, we further quantify how the sample-complexity lower bounds weaken as larger violations of the reduction criterion are allowed. Finally, we show that the same obstruction appears in conjugate-state learning: restricted joint measurements cannot reproduce the logarithmic-sample advantage of unrestricted joint measurements on $ρ\otimesρ^*$. These results identify violation of the reduction criterion as a necessary condition for an exponential advantage in the learning tasks considered here.
• Abstract（参考訳）: 絡み合いは量子学習のサンプルの複雑さを指数関数的に改善することが知られているが、絡み合いのある資源のどの特性がそのような改善に寄与しているかは定かではない。 この問題は、すべての有界な状態に従う条件である縮小基準(reduce criterion)を通じて解決する。 この基準を満たすための入力状態または測定効果の制限は、不整合適応プロトコルの指数的優位性を規定する。 指数的な下界は、ここで考慮された一方的なコヒーレント適応プロトコルに対して持続する。 さらに, 条件付きミンエントロピーを用いて, 試料複雑度下限の弱さを定量化し, 還元基準のより大きな違反を許容する。 最後に, 共役状態学習において同じ障害が現れることを示す: 制限付き関節測定は, $ρ\otimesρ^*$の非制限関節測定の対数-サンプルの利点を再現できない。 これらの結果から, 学習課題における指数的優位性のための条件として, 減量基準の違反を確認できた。

関連論文リスト

• Quantized Low-Rank Quantum State Tomography: Hyperbolic Quantization and Riemannian Least-Squares Recovery [8.187661034157335]
  有限ビットパウリバッチ応答を用いた低ランク量子状態トモグラフィーについて検討する。 パウリ反応の第2モーメントスケールに適応した平均保存型双曲量子化器HyperQuantを提案する。 非漸近的回復保証と、有限ビット応答が不等化バッチ平均の誤差順序を保持する明示的なビットショットトレードオフを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-27T04:24:35Z)
• Accessible Quantum Correlations Under Complexity Constraints [0.0]
  計算制約は、実際に観測可能な量子相関を根本的に制限できることを示す。 純粋な状態に対しては、極端のミンエントロピーを持つ状態の非常に絡み合った族が存在し、計算的なミンエントロピーの観点で効率的にアクセス可能なエントロピーは指数関数的に抑制される。 混合状態の場合、分離はより鋭くなり、情報理論条件のミンエントロピーは、複雑性に制約された量がほぼ最大であるのに対して、非常に負となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-16T21:45:36Z)
• Verifying Closed-Loop Contractivity of Learning-Based Controllers via Partitioning [52.23804865017831]
  本稿では,ニューラルネットワークによるパラメータ化を行う非線形制御系における閉ループ収縮の検証問題に対処する。 我々は、対称メッツラー行列の優越的固有値が非正であることを確かめるために、閉ループの縮約性に対するトラクタブルでスケーラブルな十分条件を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-01T23:06:56Z)
• Universal bounds for quantum metrology in the presence of correlated noise [0.0]
  時間的および空間的相関を含む一般量子力学モデルの基本的境界を導出する。 境界は一般に厳密であることは保証されていないが、その厳密性は数値複雑性を増大させることで体系的に増大する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T18:00:00Z)
• Contraction of Private Quantum Channels and Private Quantum Hypothesis Testing [19.69490455003981]
  プライバシ制約下でのホッケースティックの分散に対する収縮係数について検討する。 また、プライベートな量子チャネルが量子学習環境における公平性とホレボ情報の安定性をどのように提供するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T18:00:03Z)
• Using adaptiveness and causal superpositions against noise in quantum metrology [0.0]
  我々は、最も一般的な適応型量子力学シナリオにおける達成可能な精度の新たな限界を導出する。 境界は飽和可能であることが証明され、多数のチャネルの使用の限界における既知の並列スキーム境界と等価である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T19:43:24Z)
• On the Importance of Gradient Norm in PAC-Bayesian Bounds [92.82627080794491]
  対数ソボレフ不等式の縮約性を利用する新しい一般化法を提案する。 我々は、この新たな損失段階的ノルム項が異なるニューラルネットワークに与える影響を実証的に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T12:49:20Z)
• Inference on Strongly Identified Functionals of Weakly Identified Functions [71.42652863687117]
  本研究では,ニュアンス関数が存在しない場合でも,関数を強く識別するための新しい条件について検討する。 本稿では,プライマリおよびデバイアスのニュアンス関数に対するペナル化ミニマックス推定器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-17T13:38:31Z)
• Improved Quantum Algorithms for Fidelity Estimation [77.34726150561087]
  証明可能な性能保証を伴う忠実度推定のための新しい,効率的な量子アルゴリズムを開発した。 我々のアルゴリズムは量子特異値変換のような高度な量子線型代数技術を用いる。 任意の非自明な定数加算精度に対する忠実度推定は一般に困難であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T02:02:16Z)
• Tight Exponential Analysis for Smoothing the Max-Relative Entropy and for Quantum Privacy Amplification [56.61325554836984]
  最大相対エントロピーとその滑らかなバージョンは、量子情報理論の基本的な道具である。 我々は、精製された距離に基づいて最大相対エントロピーを滑らかにする量子状態の小さな変化の崩壊の正確な指数を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T16:35:41Z)
• Experimental violations of Leggett-Garg's inequalities on a quantum computer [77.34726150561087]
  単一および多ビット系におけるLeggett-Garg-Bellの不等式違反を実験的に観察する。 本分析では, 量子プラットフォームの限界に注目し, 上記の相関関数は, 量子ビットの数や回路深さが大きくなるにつれて, 理論的予測から逸脱することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T14:35:15Z)
• Optimal Adaptive Strategies for Sequential Quantum Hypothesis Testing [87.17253904965372]
  適応的および非適応的戦略を用いた2つの量子状態間の逐次仮説テストについて検討する。 両状態間の相対エントロピーの測定により,これらの誤差は指数関数的に減少することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T00:52:48Z)

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。