广义振幅阻尼通道 (GADC) 是基于超导电路的量子计算中的噪声源之一。它可以被视为玻色子热通道的量子比特类似物,因此可用于在低温系统存在背景噪声的情况下对有损过程进行建模。在这项工作中,我们对 GADC 进行了信息论研究。我们首先确定 GADC 纠缠破坏的参数范围以及可抗降解的范围。然后,我们为其经典、量子和私有容量建立了几个上限。这些界限基于数据处理不等式和信息论量的均匀连续性以及其他技术。我们对 GADC 量子容量的上限比最近在 [Rosati et al ., Nat. Commun. 9, 4339 (2018)] 中报道的 GADC 整个参数范围的已知上限更严格,从而缩小了下限和上限之间的差距。我们还建立了 GADC 的双向辅助量子和私有容量的上限。这些界限基于压缩纠缠,并通过构建特定的压缩通道来建立。我们将这些界限与最大 Rains 信息界限、互信息界限和另一个基于近似协方差的界限进行比较。对于所有考虑的容量,我们发现各种技术都可用于建立界限。
信息论领域中一个特别有趣的概念是信道。信道是一种以概率方式将输入字母表 X 的符号转换为输出字母表 Y 的符号的设备:当 x ∈X 是输入时,p ( y | x ) 给出在输出中获得 y ∈Y 的概率。对于这样的信道,容量是输入和输出之间最大相关性的度量。当它们独立时(所有输入以相同的概率产生相同的输出),容量为 0;当没有传输错误时(每个输出都由一个输入产生),容量取最大值。容量的重要性源于香农定理:容量给出了我们可以使用信道传输信息的最大可实现速率,而不会出现错误。除了在信息论中的应用外,信道和容量的概念在安全领域也非常有用。已经证明,在
与仅传递信息的传统信道相比,量子信道受到叠加和纠缠等量子力学原理的影响。这些信道不仅携带信息,而且它们传递信息的方式可能受到量子噪声和环境相互作用的影响,因此研究它们的性质和行为既令人着迷,又对量子技术的发展至关重要。在探索量子信道时,我们必须考虑幺正演化的概念——量子态在封闭系统中以可逆方式演化——以及这种理想在噪声不可避免的开放系统中受到的挑战。这些概念的影响是深远的,不仅对我们的理论理解如此,而且对量子计算和安全通信的实际应用也是如此。
1 神经信息处理卓越系,分子神经生物学中心 (ZMNH),汉堡-埃彭多夫大学医学中心 (UKE),德国汉堡 2 意大利理工学院神经计算实验室,罗韦雷托 (TN),意大利 3 博洛尼亚大学药学与生物技术系,博洛尼亚,意大利 4 Datamole, sr o, Vitezne namesti 577/2 Dejvice, 160 00 Praha 6,捷克共和国 5 人工智能团队、未来健康技术和脑机接口实验室,埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院,Wivenhoe Park,Colchester CO4 3SQ,英国 6 北卡罗来纳大学细胞生物学和生理学系,教堂山,美国 7 伦敦城市大学计算机科学系,伦敦,英国 8 移动技术实验室,经济、创新和技术学院,大学学院挪威奥斯陆克里斯蒂安尼亚 9 德国汉堡-埃彭多夫大学医学中心分子神经生物学中心发育神经生理学研究所 10 德国汉堡-埃彭多夫大学医学中心神经生理学和病理生理学系计算认知神经科学科 11 法国马赛艾克斯马赛大学法国国家科学研究院蒂莫内神经科学研究所,UMR 7289
在解决希尔伯特第 17 个问题时,阿廷证明了任何多变量正定多项式都可以写成两个平方和的商。后来,雷兹尼克证明了阿廷结果中的分母总是可以选择为变量平方范数的 N 次方,并给出了 N 的明确界限。通过使用量子信息论中的概念(例如部分迹、最佳克隆映射和 Chiribella 的恒等式),我们给出了该结果的实数和复数版本的更简单的证明和微小的改进。此外,我们讨论了使用高斯积分构造希尔伯特恒等式,并回顾了构造复球面设计的基本方法。最后,我们应用我们的结果为实数和复数设置中的指数量子德芬内蒂定理提供了改进的界限。
我们考虑香农相对熵的扩展,称为 f -散度。三个经典的相关计算问题通常与这些散度有关:(a) 根据矩进行估计,(b) 计算正则化积分,和 (c) 概率模型中的变分推断。这些问题通过凸对偶相互关联,并且对于所有这些问题,在整个数据科学中都有许多应用,我们的目标是计算上可处理的近似算法,这些算法可以保留原始问题的属性,例如潜在凸性或单调性。为了实现这一点,我们推导出一系列凸松弛,用于从与给定特征向量相关的非中心协方差矩阵计算这些散度:从通常不易处理的最佳下限开始,我们考虑基于“平方和”的额外松弛,现在它可以作为半定程序在多项式时间内计算。我们还基于来自量子信息理论的谱信息散度提供了计算效率更高的松弛。对于上述所有任务,除了提出新的松弛之外,我们还推导出易于处理的凸优化算法,并给出了多元三角多项式和布尔超立方体上的函数的说明。
摘要 我们考虑香农相对熵的扩展,称为 f -散度。三个经典的相关计算问题通常与这些散度有关:(a) 根据矩进行估计,(b) 计算正则化积分,以及 (c) 概率模型中的变分推断。这些问题通过凸对偶相互关联,并且对于所有这些问题,在整个数据科学中都有许多应用,我们的目标是计算上可处理的近似算法,这些算法可以保留原始问题的属性,例如潜在凸性或单调性。为了实现这一点,我们推导出一系列凸松弛,用于从与给定特征向量相关的非中心协方差矩阵计算这些散度:从通常不易处理的最佳下限开始,我们考虑基于“平方和”的额外松弛,现在它可以作为半定程序在多项式时间内计算。我们还提供了基于量子信息理论的谱信息散度的计算效率更高的松弛方法。对于上述所有任务,除了提出新的松弛方法外,我们还推导出易于处理的凸优化算法,并给出了多元三角多项式和布尔超立方体上的函数的说明。
令 Φ : T ( H 1 ) →T ( H 2 ) 为 CPTP 映射(量子信道),则对任意状态 ρ ∈S ( H 1 ) ,存在一个希尔伯特空间 K ,一个纯态 ψ ∈S ( K ) ,以及一个余同构空间 V ∈ B ( H 1 ⊗K , H 2 ⊗K ) ,使得
Fisher [ 1 ] 和 Shannon [ 3 ] 的信息论 (IT) [ 1 – 8 ] 已成功应用于分子电子结构的熵解释 [ 9 – 11 ]。人们研究了一些信息原理 [ 9 – 16 ],并对分子中原子的分子电子密度片段 (AIM) 进行了研究 [ 12 , 16 – 20 ],为 Hirshfeld 的直观股东分裂提供了 IT 基础 [ 21 ]。人们从分子中的电子通信中提取了熵键多重性的模式[9-11,22-32],探索了分子中的信息分布[9-11,33,34],并将非加性 Fisher (梯度) 信息[1,2,9-11,35,36]与密度泛函理论 (DFT) [40-45] 的电子局域化函数 (ELF) [37-39] 联系起来。该分析制定了用于定位化学键的逆梯度 (CG) 探针[9-11,46],而利用分子信息系统中的“级联”传播的化学键轨道通信理论 (OCT) 已确定了 AIM 之间的桥相互作用[11,47-52],通过中间轨道实现。分子系统的量子电子态及其动力学由薛定谔方程 (SE) 确定。这些 (复) 波函数由其模量和相位分量指定,它们产生系统电子的概率和电流分布。这些物理属性分别反映了“存在”和“成为”的互补经典 (静态) 和非经典 (动态) 结构,它们都对状态总熵和信息内容有所贡献。研究它们的连续性关系以建立这些属性的净产量并确定其来源的起源是有意义的。在量子力学 (QM) 中,波函数相位或其梯度决定了概率密度的有效速度,从而产生了非经典信息和熵补充