論文の概要: Quantum work extraction from partial information and with finite resources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.29394v1
• Date: Sat, 29 Aug 2026 18:28:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-01 18:31:30.949944
• Title: Quantum work extraction from partial information and with finite resources
• Title（参考訳）: 部分情報と有限資源からの量子ワーク抽出
• Abstract要約: 量子力学では、状態に関する情報は有限個のコピーの測定から統計的に推測されなければならない。 我々は、この有限リソース設定における作業抽出について、部分情報と有限リソースの量子マックスウェルのデーモンを導入して研究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information can be converted into work, but in quantum mechanics information about a state is not freely available: it must be inferred statistically from measurements on a finite number of copies. We study work extraction in this finite-resource setting by introducing a partial-information and finite-resources (PIFR) quantum Maxwell's demon. Given $N$ identical copies of a state with known Hamiltonian, the demon measures $M$ copies to estimate the state and the corresponding ergotropic unitary, which is then applied to the remaining $N-M$ copies. This protocol induces a trade-off between information acquisition, reconstruction accuracy, and thermodynamic yield, making the total extracted work normalized to the ideal ergotropic benchmark the relevant figure of merit. As our central result, we derive a universal closed-form trade-off bound that places this ergotropic efficiency between a Carnot-type ceiling $1-M/N$ and a floor controlled by a reconstruction precision rooted in finite-sample quantum estimation theory; optimizing the copy allocation yields $M^*\propto N^{2/3}$ and an $N^{-1/3}$ approach to the ideal limit, set by a conservative, worst-case reconstruction precision. By considering standard quantum state tomography, we numerically verify the presence of an optimal resource distribution, which also depends on the purity of the state under consideration. Our results identify finite-copy work extraction as a genuinely task-dependent inference problem, in which estimation strategies should be judged by thermodynamic performance rather than reconstruction fidelity alone.
• Abstract（参考訳）: 情報は動作に変換できるが、量子力学では状態に関する情報は自由に入手できない:有限個のコピーの測定から統計的に推測しなければならない。 部分情報および有限リソース(PIFR)量子マックスウェルのデーモンを導入して、この有限リソース設定における作業抽出について検討する。 既知のハミルトニアンを持つ状態のN$同一コピーが与えられたとき、デーモンは状態と対応するエルゴトロピックなユニタリを推定するために$M$コピーを測定し、残りの$N-M$コピーに適用する。 このプロトコルは、情報取得、再構成精度、熱力学的収率のトレードオフを誘導し、抽出された全作業が理想のエルゴトロピックベンチマークに正規化される。 我々の中心的な結果として、カルノー型天井の1-M/N$と有限サンプル量子推定理論に根ざした再構成精度によって制御されるフロアとの間に、このエルゴトロピック効率を配置する普遍的な閉形式トレードオフを導出し、コピー割り当ての最適化は、保守的で最悪の再構成精度によって設定された理想的な極限へのアプローチとして$M^*\propto N^{2/3}$と$N^{-1/3}$を得る。 標準的な量子状態トモグラフィーを考慮し、検討中の状態の純度にも依存する最適な資源分布の存在を数値的に検証する。 本研究は, 有限コピー作業抽出を真のタスク依存推論問題とみなし, 再現忠実度のみではなく熱力学的性能から推定戦略を判断する。

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