論文の概要: Antidistinguishability of states in General Probabilistic Theories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.17498v1
- Date: Tue, 15 Sep 2026 17:37:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 14:56:08.640216
- Title: Antidistinguishability of states in General Probabilistic Theories
- Title（参考訳）: 一般確率論における状態の判別可能性
- Abstract要約: 一般確率論の枠組みにおける状態の識別可能性について検討する。
我々は多角形理論における反識別性について研究し、一組の状態の反識別性の条件を得る。
ある種のポリゴンモデルは最適量子値よりも優れており、その最適性能は大きなポリゴン極限の量子極限に収束する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We investigate antidistinguishability of states within the framework of general probabilistic theories (GPTs). We formulate antidistinguishability, strong and equal antidistinguishability as refined notions that imposed additional constraint on the measurement effects. We establish general results relating these notions of antidistinguishability and derive an upper bound on the cardinality of equally antidistinguishable sets in terms of the affine dimension of the state space. We then study antidistinguishability in polygonal theories, obtaining conditions for antidistinguishability of a set of states. In consequence, we show that the set of all pure states in a polygon model is antidistinguishable. Additionally, we identify broad families of strongly and equally antidistinguishable states. Finally, using Random Exclusion Codes, whose success probability is governed by the antidistinguishability of different sets of encoding states, we probe the nonclassicality of polygon theories. We find that certain polygon models can outperform the optimal quantum value, while their optimal performance converges to the quantum limit in the large-polygon limit.
- Abstract（参考訳）: 一般確率論(GPT)の枠組みにおける状態の識別可能性について検討する。
我々は、測定効果にさらなる制約を課した洗練された概念として、反識別性、強い、等しい反識別性を定式化する。
我々は、これらの区別不可能性の概念に関する一般的な結果を確立し、状態空間のアフィン次元の観点から、等識別不能集合の濃度の上限を導出する。
次に、多角形理論における反識別可能性を研究し、一組の状態の反識別可能性の条件を得る。
結果として、ポリゴンモデルにおける全ての純状態の集合は識別不能であることが示される。
さらに、我々は、強く、等しく差別的な国家の広い家族を識別する。
最後に、異なる符号化状態の集合の区別不可能性によって、成功確率が支配されるランダム排他符号を用いて、ポリゴン理論の非古典性を探索する。
ある種のポリゴンモデルは最適量子値よりも優れており、その最適性能は大きなポリゴン極限の量子極限に収束する。
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