論文の概要: Optimal cloning of mixed states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.27298v1
- Date: Thu, 27 Aug 2026 16:03:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-28 16:30:58.481095
- Title: Optimal cloning of mixed states
- Title(参考訳): 混合状態の最適クローニング
- Abstract要約: 量子状態の近似クローニングの問題を考える。
ランクをクローンするために$n = (krd/varepsilon)$コピーを使用する必要がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6999740786886536
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider the problem of approximate cloning of quantum states: given $n$ copies of an unknown state $ρ\in \mathbb{C}^{d \times d}$, prepare an $(n+k)$-copy state with high fidelity to $ρ^{\otimes (n+k)}$. Werner's pure state cloner is the optimal channel for the pure state case, and shows that $n = Θ(kd/\varepsilon)$ copies are necessary and sufficient to clone $k$ additional copies of an unknown pure state to fidelity $1-\varepsilon$. The random purification channel gives a straightforward extension of Werner's cloner to mixed state inputs: given $n$ copies of a mixed state, randomly purify your input, apply Werner's channel in the larger Hilbert space, and then trace out the auxiliary registers. This gives a mixed state cloner using $n = O(krd/\varepsilon)$ copies to clone rank-$r$ states. Can one do any better? We show that the answer is no: one must use $n = Ω(krd/\varepsilon)$ copies. We prove our lower bound by studying the special case of projector cloning, in which the input state $ρ$ is promised to be of the form $P/r$, where $P$ is a rank-$r$ orthogonal projector. As a further application of our techniques, we consider the closely related problem of approximate transposition of quantum states, where one seeks to convert $ρ^{\otimes n}$ to a $k$-copy state with high fidelity to $(ρ^T)^{\otimes k}$. Here, we again show $n = Θ(krd/\varepsilon)$ copies are necessary and sufficient for this task.
- Abstract(参考訳): 未知状態 $ρ\in \mathbb{C}^{d \times d}$ の $n$ コピーが与えられたとき、高い忠実度を持つ $(n+k)$-copy 状態が$ρ^{\otimes (n+k)}$ になる。
Werner の純粋な状態クローンは純粋状態の場合の最適チャネルであり、$n = s(kd/\varepsilon)$コピーは必要であり、不確かでない純粋状態のコピーを1-\varepsilon$にコピーするのに十分であることを示す。
混合状態の$n$コピーを与えられた場合、ランダムに入力を浄化し、より大きなヒルベルト空間にワーナーのチャネルを適用し、補助レジスタをトレースする。
これにより、$n = O(krd/\varepsilon)$ copy to clone rank-$r$ state という混合状態クローンが生成される。
もっといいことはできますか。
n = Ω(krd/\varepsilon)$ copy を使わなければならない。
我々は、入力状態$ρ$が$P/r$、$P$がランク-$r$直交プロジェクターであるような特別なプロジェクタークローンのケースを研究することで、下界を証明している。
この手法のさらなる応用として、量子状態の近似転置の問題を考えると、$ρ^{\otimes n}$を高い忠実度を持つ$k$-copy状態から$(ρ^T)^{\otimes k}$に変換する。
ここでも、$n = ...(krd/\varepsilon)$コピーが必要であり、このタスクに十分であることを示す。
関連論文リスト
- Optimal copy complexity of quantum state cloning [0.16992697670497803]
我々は、少なくとも1-ヴァレプシロン$の$d$次元状態に対して最適な複雑性を示す。
また,高忠実度トモグラフィーを同程度の誤差でコヒーレントにクローニングできることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-25T12:29:10Z) - The Condition-Number Barrier in Sparse Least Squares [77.64108812086542]
AxiotisとSviridenkoは[AS21]において、凸最適化における制限条件数への線形依存はスパース時間アルゴリズムでは改善できないと推測した。
我々は、最小二乗目的に対する予想下界を確立し、ランダム化された完全体積小セット展開仮説に基づく条件付けを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-03T17:57:01Z) - Near-Optimal Dimension Lower Bounds for Single-Vector Embeddings of Maximum Inner Product Similarity [75.14269295861845]
シングルトンクエリでは、Chamferは最大内部積類似度(MAX-IP)になる。
すべての固定$in(0,1)$に対して、定数は$A_,c_>0$である。
単位球MAX-IPマトリクスは、DNFパターンマトリクスの正確な2値アフィンイメージであり、少なくとも8ドルのギャップがある。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-22T17:27:20Z) - Pauli Measurements Are Near-Optimal for Pure State Tomography [2.207442386128469]
単一量子ビット計測を用いた近似コピー複雑性を持つ純状態トモグラフィーのアルゴリズムを提案する。
具体的には、$widetildeO (2n/)$ 未知の純$n$-qubit状態 $lvertrangle$ が与えられた場合、アルゴリズムはtextitnonadaptive Pauli測定のみを実行する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-07T23:16:37Z) - Information-Computation Tradeoffs for Noiseless Linear Regression with Oblivious Contamination [65.37519531362157]
このタスクに対する効率的な統計的クエリアルゴリズムは、VSTATの複雑さを少なくとも$tildeOmega(d1/2/alpha2)$で要求する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-12T15:42:44Z) - The debiased Keyl's algorithm: a new unbiased estimator for full state tomography [1.4302622916198997]
完全状態トモグラフィーのための最初の推定器であるデバイアスド・キールのアルゴリズムについて述べる。
我々は、$n = O(rd/varepsilon2)$コピーが、最適な距離誤差である$varepsilon$をトレースするためにランク-r$混合状態を学ぶのに十分であることを示す。
さらに、$n = O(rd/varepsilon2)$コピーは、より困難なBures距離で$varepsilon$の誤りを学習するのに十分であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-09T05:07:12Z) - Optimal lower bounds for quantum state tomography [0.9969485010222057]
in mathbbCd times d$ up to error $varepsilon$ in trace distance において、$n = Omega(rd/varepsilon2)$コピーは階数 $r$ mixed state $rho を学ぶために必要であることを示す。
我々の証明における重要な技術的要素は、プロジェクタートモグラフィーのアルゴリズムで、トレース距離で$varepsilon$の誤差を学習するアルゴリズムを、より厳密なBuresで$O(varepsilon)$の誤差を学習するアルゴリズムに変換することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-09T02:36:48Z) - Polynomial-time tolerant testing stabilizer states [4.65004369765875]
アルゴリズムは未知の$n$-qubit量子状態 $|psirangle promise $(i)$ $|psirangle$のコピーを与える。
すべての$varepsilon_1>0$と$varepsilonleq varepsilon_C$に対して、どちらが正しいかを決定する$textsfpolyが存在することを示す。
我々の証明には、量子状態に対するガウワーズノルムの新しい定義、量子状態のガウワーズ-3$のノルムに対する逆定理、および安定化器被覆に対する新しい境界が含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-12T16:56:33Z) - Spacetime-Efficient Low-Depth Quantum State Preparation with
Applications [93.56766264306764]
任意の量子状態を作成するための新しい決定論的手法は、以前の方法よりも少ない量子資源を必要とすることを示す。
我々は、量子機械学習、ハミルトンシミュレーション、方程式の線形系を解くことなど、この能力が役立ついくつかのアプリケーションを強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-03T18:23:20Z) - Low-Stabilizer-Complexity Quantum States Are Not Pseudorandom [1.0323063834827415]
安定度が低い」量子状態は、Haar-randomと効率的に区別できることを示す。
我々は、計算的に擬似ランダムな量子状態を作成するためには、任意のクリフォード+$T$回路に対して$omega(log(n))$$T$-gatesが必要であることを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-29T03:34:03Z) - Low-Rank Approximation with $1/\epsilon^{1/3}$ Matrix-Vector Products [58.05771390012827]
我々は、任意のSchatten-$p$ノルムの下で、低ランク近似のためのクリロフ部分空間に基づく反復法について研究する。
我々の主な成果は、$tildeO(k/sqrtepsilon)$ matrix-vector productのみを使用するアルゴリズムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T16:10:41Z) - Improved Sample Complexity for Incremental Autonomous Exploration in
MDPs [132.88757893161699]
我々は $epsilon$-optimal 目標条件付きポリシーのセットを学び、$ L$ ステップ内で段階的に到達可能なすべての状態を達成します。
DisCoは、コストに敏感な最短経路問題に対して$epsilon/c_min$-optimalポリシーを返すことができる最初のアルゴリズムです。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-29T14:06:09Z) - An Optimal Separation of Randomized and Quantum Query Complexity [67.19751155411075]
すべての決定木に対して、与えられた順序 $ellsqrtbinomdell (1+log n)ell-1,$ sum to at least $cellsqrtbinomdell (1+log n)ell-1,$ where $n$ is the number of variables, $d$ is the tree depth, $c>0$ is a absolute constant。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-24T06:50:57Z) - Tight Quantum Lower Bound for Approximate Counting with Quantum States [49.6558487240078]
Aaronson, Kothari, Kretschmer, Thaler (2020) が考える数え上げ問題の次の変種に対する厳密な下界を証明する。
このタスクは、入力セット$xsubseteq [n]$が$k$か$k'=(1+varepsilon)k$であるかどうかを識別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T10:53:50Z)
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。