論文の概要: The marginal is pretty good
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.05225v1
- Date: Fri, 04 Sep 2026 14:55:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-07 18:15:24.077935
- Title: The marginal is pretty good
- Title(参考訳): 限界はかなり良い
- Abstract要約: 最適状態の代わりに限界値を用いる場合の多くは十分に良好であり、小さな要因によってのみ結果が変化することを示す。
また、忠実度についても同様の関係を示し、サンドイッチ付きレニイ発散に対する純粋あるいは量子古典状態の場合も同様である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.297070083645049
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One-shot information theory measures often require an optimization over states, but the form of these optimizers can be complicated or depend on the initial problem in nonlinear ways. In this note, we show that in many instances using the marginal instead of the optimal state is sufficiently good and only changes the result by a small factor. We prove that for the Petz-Rényi divergence of order $α\in[1/2,1)$, replacing the optimizing state on $B$ by the marginal $ρ_B$ results in a multiplicative overhead of at most $1/α$. We also show a similar relation for the fidelity, and in the case of pure or quantum-classical states for the sandwiched Rényi divergence.
- Abstract(参考訳): ワンショット情報理論の測度は状態よりも最適化を必要とすることが多いが、これらの最適化器の形式は複雑であり、非線形的に初期問題に依存することがある。
本稿では,最適状態の代わりに限界値を用いる場合の多くが十分良好であり,小さな要因によってのみ結果が変化することを示す。
我々は、位数$α\in[1/2,1)$のペッツ=レーニの発散を証明し、$B$の最適化状態から$ρ_B$の限界値に置き換えると、乗法的オーバーヘッドが少なくとも1/α$となることを証明した。
また、忠実度についても同様の関係を示し、サンドイッチ付きレニイ発散に対する純粋あるいは量子古典状態の場合も同様である。
関連論文リスト
- Robust Average-Reward Markov Decision Processes: Minimax-Optimal Learning via Plug-in Reductions [51.50375419691955]
分布的に堅牢なマルコフ決定プロセスは、モデルの不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定のための原則化されたフレームワークを提供する。
我々は,平均回帰基準の下で,$varepsilon$-Optimal robust policyを学習するのに必要なサンプル数と十分なサンプル数について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-06T19:49:48Z) - Provably Adaptive Linear Approximation for the Shapley Value and Beyond [73.0940890296463]
基本的で長期にわたる課題は、その効率的な近似である。
一般に用いられるすべての半値に対して$P(|hatboldsymbol-boldsymbol|_2geq)leq$を必要とする線形空間アルゴリズムを開発する。
本アルゴリズムは,各ユーティリティ関数の平均二乗誤差の明示的最小化を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-09T16:38:14Z) - Differentiable Sparsity via $D$-Gating: Simple and Versatile Structured Penalization [22.883367233817836]
D$-Gatingは、理論上、元の群疎性問題の解法と等価であることを示す。
ビジョン、言語、タスクにまたがって私たちの理論を検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-28T14:08:29Z) - Convergence Rate Analysis of LION [54.28350823319057]
LION は、勾配カルシュ=クーン=T (sqrtdK-)$で測定された $cal(sqrtdK-)$ の反復を収束する。
従来のSGDと比較して,LIONは損失が小さく,性能も高いことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-12T11:30:53Z) - Learning the closest product state [12.421740476704759]
我々は、$rho$のコピーを与えられた未知の$n$-qubit量子状態$rho$に最適な(純粋な)積状態を求める問題を研究する。
我々は、$N = ntextpoly (1/varepsilon)$コピーの$rho$と$textpoly(N)$クラシックオーバーヘッドを使って、製品フィデリティの$varepsilon$-closeを最適に見つけるアルゴリズムを与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-06T22:08:08Z) - Quasi-quantum states and the quasi-quantum PCP theorem [0.21485350418225244]
準量子状態上の$k$-局所ハミルトニアンを解くことは、古典的な$k$-局所CSP上の代入の分布を最適化することと同値であることを示す。
我々の主な結果は、準量子状態上の$k$-局所ハミルトニアンに対するPCP定理である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T13:43:18Z) - Transformers as Support Vector Machines [54.642793677472724]
自己アテンションの最適化幾何と厳密なSVM問題との間には,形式的等価性を確立する。
勾配降下に最適化された1層変圧器の暗黙バイアスを特徴付ける。
これらの発見は、最適なトークンを分離し選択するSVMの階層としてのトランスフォーマーの解釈を刺激していると信じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-31T17:57:50Z) - Smoothing the Edges: Smooth Optimization for Sparse Regularization using Hadamard Overparametrization [10.009748368458409]
本稿では、(構造化された)空間性に対して、明示的に正規化された目的を円滑に最適化するためのフレームワークを提案する。
提案手法は,完全微分可能近似自由最適化を実現し,深層学習におけるユビキタス勾配降下パラダイムと互換性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-07T13:06:12Z) - Best Policy Identification in Linear MDPs [70.57916977441262]
縮退した線形マルコフ+デルタ決定における最適同定問題について, 生成モデルに基づく固定信頼度設定における検討を行った。
複雑な非最適化プログラムの解としての下位境界は、そのようなアルゴリズムを考案する出発点として用いられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-11T04:12:50Z) - The Trimmed Lasso: Sparse Recovery Guarantees and Practical Optimization
by the Generalized Soft-Min Penalty [14.85926834924458]
本稿では,古典ラッソと一般パターンを補間するスパース近似あるいは最良部分集合の解法を提案する。
我々は、一般的なソフトミンペナルティを計算するためにスパースタイムを導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T18:43:06Z) - Curse of Dimensionality on Randomized Smoothing for Certifiable
Robustness [151.67113334248464]
我々は、他の攻撃モデルに対してスムースな手法を拡張することは困難であることを示す。
我々はCIFARに関する実験結果を示し,その理論を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-08T22:02:14Z) - Optimal upper bound of entropic uncertainty relation for mutually
unbiased bases [0.0]
N$ Mutually Unbiased Bases (MUBs) のエントロピー不確実性関係の最適上限を得た。
我々の結果は、$N$が$d+1$であり、$d$が関連するシステムの次元である任意の状態に対して有効である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-31T12:33:04Z)
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。