論文の概要: Exact Virtual Channel Programming with Vanishing Excess Overhead

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.01419v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 15:35:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.8056
• Title: Exact Virtual Channel Programming with Vanishing Excess Overhead
• Title（参考訳）: Exact Virtual Channel Programming with Vanishing Excess Overhead
• Authors: Mingrui Jing, Mengbo Guo, Hongshun Yao, Xin Wang,
• Abstract要約: 有限次元物理プロセッサは、異なるユニタリチャネルの連続族を正確にプログラムすることはできない。 対象チャネルが正規化された長井状態に格納されると,この障害が定量的になることを示す。 任意の$d$次元チャネルに対して、ターゲット非依存の正確な再構成プロトコルを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.909277520835048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A finite-dimensional physical processor cannot exactly program a continuous family of distinct unitary channels. We show that this obstruction becomes quantitative when the target channel is stored in a normalized Choi state and its output observables are reconstructed by sampling physical channels and classically post-processing their measurement outcomes. For arbitrary $d$-dimensional channels, we construct a target-independent exact reconstruction protocol and prove the optimal one-copy sampling overhead, which grows quadratically with system dimension. We further prove the sharp fixed-$d$ law that the excess overhead vanishes inversely with the number of identical Choi programs. The upper bound combines deterministic port-based teleportation with a quasi-decomposition that corrects its depolarizing distortion. The converse maps any low-overhead reconstruction protocol to a physical learner of unknown unitaries and uses local quantum estimation to recover the same leading coefficient. These results recast the universal no-programming obstruction as a quantitative trade-off between quantum program memory and classical sampling, with a leading cost that reflects the locally learnable unitary degrees of freedom.
• Abstract（参考訳）: 有限次元物理プロセッサは、異なるユニタリチャネルの連続族を正確にプログラムすることはできない。 対象チャネルを正規化された長井状態に保存し,物理チャネルをサンプリングし,古典的に測定結果を後処理することで,その出力を再現できることが示される。 任意の$d$次元のチャネルに対して、ターゲット非依存の正確な再構成プロトコルを構築し、最適な1コピーサンプリングオーバーヘッドを証明し、システム次元と2次的に成長する。 さらに、過大なオーバーヘッドが同じChoiプログラムの数で逆向きに消えるという鋭い固定d$法則を証明します。 上界は、決定論的ポートベースのテレポーテーションと、その分極歪みを補正する準分解とを結合する。 逆変換は、任意の低オーバーヘッド再構成プロトコルを未知のユニタリの物理学習者にマッピングし、局所量子推定を用いて同じリード係数を復元する。 これらの結果は、量子プログラムメモリと古典的なサンプリングの間の定量的トレードオフとして、局所的に学習可能なユニタリな自由度を反映した、普遍的な非プログラミングの障害を再考するものである。

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