論文の概要: Geometric Rényi divergence and RLD Fisher information under quantum processes without definite causal order
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.39217v1
- Date: Thu, 29 Oct 2026 02:37:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-03 07:32:32.593323
- Title: Geometric Rényi divergence and RLD Fisher information under quantum processes without definite causal order
- Title(参考訳): 定因数順序を持たない量子過程における幾何学的レニイ発散とRDDフィッシャー情報
- Abstract要約: 特定の因果順序を持たない量子実験は、デバイスを識別し、物理的パラメータを推定し、通信する新しい方法を提供する。
決定論的完全正の過程の出力における幾何学的レニイ偏差は、個々のチャネルの使用量の和を超えない。
この条件が正の局所的操作をいかに制御するか、また小さなチャネル摂動が分岐不等式をフィッシャー情報境界に変換するかを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.676356746752894
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum experiments without a definite causal order offer new ways to distinguish devices, estimate physical parameters, and communicate. We prove a common limit on these tasks: the geometric Rényi divergence at the output of a deterministic completely positive process cannot exceed the sum of the divergences of its individual channel uses. The inequality holds for every Rényi order in $(0,1)\cup(1,2]$ and any number of independently replaceable channels. Parallel experiments with separate reference-assisted inputs approach the bound, giving an exact equality after optimization over processes. We also prove an additive bound on the right logarithmic derivative Fisher information of parameter-dependent channels under every fixed process in this class. A resulting Cramér--Rao bound limits locally unbiased estimation precision without assuming a definite causal order, and an erasure-probability example attains the bound. The proofs for the geometric Rényi divergence and RLD Fisher information follow from the requirement that every independent choice of channels produce a normalized output. We show how this requirement controls positive local operations, and how small channel perturbations convert the divergence inequality into a Fisher-information bound, including for singular channels. Further applications give finite-use bounds on channel discrimination and exclusion, together with communication and private-state-generation converses when the processes preserve the relevant comparison conditions.
- Abstract(参考訳): 特定の因果順序を持たない量子実験は、デバイスを識別し、物理的パラメータを推定し、通信する新しい方法を提供する。
決定論的完全正の過程の出力における幾何学的レニイ発散は、その個々のチャネルの発散の和を超えない。
不等式は、すべてのレニイ次数に対して$(0,1)\cup(1,2]$と、独立に置換可能なチャネルの任意の数で成り立つ。
異なる参照支援入力を持つ並列実験は境界に近づき、プロセスに対する最適化後の正確な等式を与える。
また、このクラスにおける各固定過程の下で、パラメータ依存チャネルの右対数微分上の加法境界も証明する。
結果のクラメール-ラオ境界は、明確な因果順序を仮定せずに局所的に非バイアス推定精度を制限し、消去確率の例は境界に達する。
幾何学的レニイ発散とRDDフィッシャー情報の証明は、チャンネルの独立選択が正規化された出力を生成するという要求に従う。
この条件が正の局所的操作をいかに制御するか、また、特異なチャネルを含む分岐不等式をフィッシャー情報境界に変換する小チャネル摂動がいかに小さいかを示す。
さらに、プロセスが関連する比較条件を保存するとき、チャネルの識別と排除に有限使用境界を与える。
関連論文リスト
- Relative-Entropy Geometry and Convergence in Nonconvex Wiretap Optimization [42.71287663143178]
セキュア通信における簡易性に関する非最適化問題に対して,エントロピー降下法を開発し,解析する。
チャネルアイデンティティを最適化した正確な相対反復は、独立な主収束を確立し、ステップとともに明確なミラー-蛍光性を確立する。
実験は複数の惹きつける値をもたらし、前処理による厳格な改善を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-13T17:35:33Z) - Global error estimators for parametric monotone nonlinearities and neural approximations [0.0]
単調性を持つパラメトリック非線形偏微分方程式のクラスに対する計算可能誤差推定器を証明した。
構成は非線形作用素を線形部分と強い単調閉包に分割することによる。
任意の入力に対して計算可能であり、両方の推定器はパラメーター対解写像のニューラルネットワーク近似のための変分正しい損失関数として機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-05T04:12:25Z) - From Symmetry to Secrecy: Covariant Classical--Quantum Wiretap Channels [42.71287663143178]
エントロピー差分としてプライベート情報を用いた有限ブロック前処理方式を構築する。
構成を製品グループに適用することで、固定数のチャネルの使用にまたがる相関が可能になる。
Tikku, Berta, Renes が検討したハイブリッドバイナリチャネルでは, 3 と 4 つのユースケースでの数値最適化は, 最適化された雑音-繰り返しベンチマークの数値的な推定値よりも高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-02T16:53:39Z) - Continuous-Process Randomized Compilation for Quantum Process Tensors [7.492201684641685]
連続プロセステンソル(cPT)フレームワークで連続プロセスランダム化コンパイル(CPRC)を構築する。
固定されたパウリリフレッシュ、有界ケイリー経路、ユニタリブラウン運動、オルンシュタイン-ウレンベック駆動の4つのプロトコルについて検討する。
本研究では,有界中心結合および混合条件下での完全適応出力レコードに対する全変分誤差を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-01T11:55:16Z) - A Generalized Stein Lemma for Quantum Channels [2.8802622551493773]
我々は、任意の有限次元チャネルを、代替チャネルの族に対して並列に識別する量子シュタイン補題を証明した。
主な技術的結果は、指数的に小さなダイヤモンド誤差で正確にトレース保存近似を構成する。
この構造は、重み付き廃棄、局所演算子補正、補助拡張との比較を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-25T03:39:14Z) - Error Bounds for Statistical Estimators in BTL Model with Parametric Multivariate Utility Functions [21.00489705839674]
そこで我々はBradley-Terry-Luce (BTL) モデルを用いて嗜好関係について検討した。
正準極大推定器(MLE)が有限である場合の理解に焦点を当てる。
古典的クラメール・ラオの下界における同じフィッシャー情報幾何学は、推定問題の有限サンプルの難しさを支えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-22T12:36:59Z) - A proximal subgradient method for nonconvex stochastic optimization under the Kurdyka-Łojasiewicz condition [39.146761527401424]
本研究は,期待されるコストの和を最小化するための近位次法を導入する。
クルディカ・ロジャシエヴィチ(KL)特性を用いて、全軌道の1つの定常点への収束を保証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-05T23:07:27Z) - Adaptive Policy Learning Under Unknown Network Interference [43.939653137876455]
我々は,干渉ネットワークを協調的に学習し,ギブスサンプリングによる個別レベルの処理割り当てを適応的に最適化するトンプソンサンプリングアルゴリズムを開発した。
本手法は, 頭と頭の比較において, 後悔のオーダー・オブ・マグニチュード・リダクション以上のことを達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-11T19:57:50Z) - Nonsmooth Implicit Differentiation: Deterministic and Stochastic Convergence Rates [34.81849268839475]
パラメトリックな非微分可縮写像の固定点の微分を効率的に計算する問題について検討する。
我々は、反復的分化(ITD)と近似的暗黙的分化(AID)の2つの一般的なアプローチを分析する。
我々はNSIDの収束率を確立し、スムーズな環境での最良の利用率を含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-18T11:37:53Z) - On counterfactual inference with unobserved confounding [36.18241676876348]
独立だが不均一な単位を持つ観測的研究を前提として、各単位の反実分布を学習することが目的である。
我々は、すべての$n$サンプルをプールして、すべての$n$パラメータベクトルを共同で学習する凸目的を導入する。
対数的ソボレフ不等式を満たすためにコンパクトに支持された分布に対して十分な条件を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-14T04:14:37Z) - Sequential Estimation of Convex Divergences using Reverse Submartingales
and Exchangeable Filtrations [31.088836418378534]
本稿では,分布間の凸発散の逐次推定手法を提案する。
我々のアプローチの技術的基盤は、経験的凸の発散が(部分的に順序づけられた)逆潜水星であることの観察にある。
これらの技術は、信頼配列と凸発散の両方に関する既存の文献に強力な追加であるように見える。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-16T18:22:14Z)
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。