論文の概要: Quantum data processing equality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.33815v2
- Date: Sun, 04 Oct 2026 17:55:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-13 05:44:48.31447
- Title: Quantum data processing equality
- Title(参考訳): 量子データ処理の平等性
- Abstract要約: 量子データ処理の不等式は、量子相対エントロピーは量子チャネル下で単調に増加しないと主張する。
ここでは、この基本的な不等式を、複素ストリップ上の境界および表面ポアソン積分表現を介して、正確な等式に促進する。
- 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: The quantum data processing inequality asserts that quantum relative entropy is monotonically non-increasing under quantum channels. Here, we promote this fundamental inequality to an exact equality via boundary and surface Poisson integral representations across a complex strip. The relative-entropy loss is resolved into two independent, nonnegative physical mechanisms: an operational Petz recovery component governing state reconstructibility, and a boundary term measuring the mismatch of relative modular dynamics. We further express the loss as the measured relative entropy between the original state and its averaged Petz recovery state plus a nonnegative variational remainder. For the Belavkin--Staszewski (BS) loss, analogous integral representations yield a decomposition into negative log Uhlmann fidelity with an averaged reconstruction plus a nonnegative variational remainder. Furthermore, we establish recovery bounds at any prescribed modular parameter, including the canonical unrotated Petz map, with optimal square-root scaling in the relative entropy loss. The prefactors depend on distinct-eigenvalue counts or logarithmic spectral quantities, improving upon the inverse-power dependence on small eigenvalues in previous bounds.
- Abstract(参考訳): 量子データ処理の不等式は、量子相対エントロピーは量子チャネル下で単調に増加しないと主張する。
ここでは、この基本的な不等式を、複素ストリップ上の境界および表面ポアソン積分表現を介して、正確な等式に促進する。
相対エントロピー損失は、2つの独立した非負の物理的メカニズム、すなわち状態再構成性を管理するペッツ回収成分と、相対モジュラー力学のミスマッチを測定する境界項に分解される。
さらに、元の状態と平均ペッツ回収状態と非負の変動残余との相対エントロピーの測定値として損失を表現した。
Belavkin--Staszewski (BS) の損失に対して、類似の積分表現は、平均的な再構成と非負の変分残差を伴う負の対数ウルマン忠実度への分解をもたらす。
さらに、正準不回転ペッツ写像を含む任意の所定のモジュラーパラメータにリカバリ境界を確立し、相対エントロピー損失を最適に2乗根スケーリングする。
プレファクタは、異なる固有値数または対数スペクトル量に依存し、以前の境界における小さな固有値に対する逆パワー依存を改善する。
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