論文の概要: Information-Calibrated Quantum Diffusion: Aligning Forward Noise with Reverse Recoverability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.14083v1
• Date: Fri, 14 Aug 2026 08:44:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-17 20:14:29.330423
• Title: Information-Calibrated Quantum Diffusion: Aligning Forward Noise with Reverse Recoverability
• Title（参考訳）: 情報キャリブレーションによる量子拡散:逆回復性を考慮した前方雑音の調整
• Abstract要約: ラベル付き量子アンサンブルの固有拡散座標として、古典量子情報デクリメント$_t=I(X:Q_t-1)-I(X:Q_t)$を導入する。 偏極化とともに、$_t$の等化はフォワードパスの唯一のミニマックス離散化をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.481986290704821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum diffusion models typically parameterize forward corruption by raw channel strength, even though equal parameter increments need not erase equal information or induce comparable inverse problems. We introduce the classical--quantum information decrement $Δ_t=I(X{:}Q_{t-1})-I(X{:}Q_t)$ as an intrinsic diffusion coordinate for labeled quantum ensembles. Along depolarization, equalizing $Δ_t$ yields the unique minimax discretization of the forward path, while universal recoverability gives the same quantity an operational reverse interpretation as an attainable expected log-fidelity budget for a label-independent CPTP recovery channel. Complementary continuity and pairwise-geometric converses lower-bound the optimal common-channel recovery error. We further show that local calibration is fundamentally insufficient for stochastic generation: even in a fixed noncommuting two-qubit system, identical local-fidelity laws and budget-feasible risks can coexist with macroscopically different output distributions. This motivates a stochastic learner combining theorem-scaled recovery constraints with distribution matching, for which we establish finite-sample calibration and compositional trace-Wasserstein control. On four-qubit TFIM, a controlled capacity extension reduces endpoint $\Wtr$ from $.622$ to $.424$ on all ten matched seeds and achieves lower $\Wtr$ than official QuDDPM ($.498$) with fewer trainable parameters.
• Abstract（参考訳）: 量子拡散モデルは通常、等しいパラメータのインクリメントが等しい情報を消去したり、同等の逆問題を引き起こす必要はないにもかかわらず、生のチャネル強度によって前方破壊をパラメータ化する。 我々は、ラベル付き量子アンサンブルの固有拡散座標として、古典量子情報である$Δ_t=I(X{:}Q_{t-1})-I(X{:}Q_t)$を導入する。 脱分極化に伴い、$Δ_t$は前方経路のユニークな最小値の離散化をもたらすが、普遍的回復性は同じ量で、ラベル非依存のCPTP回復チャネルにおいて、達成可能な対数忠実度予算と同一の逆解釈を与える。 相補的連続性とペアワイズ幾何は、最適な共通チャネル回復誤差を低いバウンドで表す。 さらに, 局所キャリブレーションは, 固定された非可換な2量子ビット系においても, 同一の局所忠実度法則と予算可能なリスクは, マクロ的に異なる出力分布と共存しうることを示す。 このことは、定理スケールの回復制約と分布マッチングを組み合わせた確率的学習者の動機付けであり、有限サンプル校正と合成トレーサシュタイン制御を確立する。 4ビットのTFIMでは、制御容量拡張によりエンドポイントの$\Wtr$が$.622$から$.424$に削減され、トレーニング可能なパラメータが少なく、公式のQuDDPM($.498$)よりも$\Wtr$が低い。

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