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渐近量子信道鉴别的摊销信道散度
众所周知，在有限、非渐近状态下，对于经典信道和量子信道的区分，自适应策略比非自适应策略更具优势。然而，Hayashi [IEEE 信息理论汇刊 55(8), 3807 (2009)] 表明，在渐近状态下，自适应设置不会改善经典信道区分的指数错误率。我们通过多种方式扩展了这一结果。首先，我们通过证明自适应策略不会渐近改善经典量子信道区分的指数错误率，建立了经典量子信道的强 Stein 引理。其次，我们恢复了许多其他类别的信道，对于这些信道，自适应策略不会带来渐近优势。第三，我们给出了自适应协议对于一般渐近量子信道区分的功率的各种逆界。有趣的是，自适应协议是否可以改善非对称 Stein 设置中量子信道区分的指数错误率仍未可知。我们的证明基于量子通道的摊销可区分性的概念，我们使用数据处理不等式对其进行分析。
量子信道的熵
量子态的冯·诺依曼熵是物理学和信息论中的核心概念，具有许多令人信服的物理解释。有一种观点认为，量子力学中最基本的概念是量子通道，因为量子态、幺正演化、测量和量子系统的丢弃都可以看作是某些类型的量子通道。因此，一个重要的目标是定义一个一致且有意义的量子通道熵概念。由于状态熵 ρ 可以表述为物理量子比特数与 ρ 与最大混合态之间的“相对熵距离”之差，我们在此将通道熵 N 定义为通道输出的物理量子比特数与 N 与完全去极化通道之间的“相对熵距离”之差。我们证明这个定义满足 Gour [IEEE Trans. Inf.理论 65，5880 (2019) ]，这是信道熵函数所必需的。量子信道合并的任务是让接收方将其在信道中的份额与环境在信道中的份额合并，这为信道的熵提供了令人信服的操作解释。对于某些信道，信道的熵可能为负，但这种负性在信道合并协议方面具有操作解释。我们定义了信道的 Rényi 和最小熵，并证明它们满足信道熵函数所需的公理。除其他结果外，我们还证明了信道最小熵的平滑版本满足渐近均分性质。
评估自适应策略对量子信道区分性的优势
最近，[Wang et al ., Phys. Rev. Research 1, 033169 (2019)] 提出了量子策略非对称可区分性的资源理论。资源理论的基本对象是量子策略对，它们是量子通道的泛化，为描述任意量子相互作用提供了框架。在本文中，我们提供了该资源理论中一次性操作量的半定程序表征。然后，我们应用这些半定程序来研究自适应策略在广义振幅阻尼通道的鉴别和可区分性提炼中的优势。我们发现自适应策略与非自适应策略所能实现的目标之间存在显著差距。
S8825A 卫星和航空航天信道仿真工具集
在系统集成阶段使用 PROPSIM 模拟的运行环境来验证系统各个部分在任何给定条件下的功能。当各个组织执行开发项目时，由于要协调测试条件，针对条件的验证至关重要。确保每个子系统的最终产品质量验证符合商定的规范。卫星和机载无线电系统的运行生命周期比商用无线电的运行生命周期长。S8825A 卫星和航空航天信道仿真工具集可确保新组件在安装到实时系统之前具有兼容性。
量化量子信道的资源内容
理解和利用各种形式的量子资源是量子信息科学的一个主要主题。为此，近年来人们正在积极开发一种称为量子资源理论的强大框架，以系统地研究量子资源的量化和操控（有关最新综述，请参阅 [1]）。事实上，某些量子效应（特别是量子纠缠）的资源特征早已得到仔细研究 [2-4]，但最近人们对资源理论框架产生兴趣的一个关键观察结果是，不同类型的资源属性理论（源于不同的物理约束）可以共享一个很大程度上共同的结构和广泛的通用方法和结果 [5-12]。事实上，这一想法已经成功应用于其他各种关键量子资源的研究，如相干性[13-15]、叠加态[16]、魔态[17,18]、热非平衡[19,20]、不对称性[21,22]等。资源理论的成熟方案（在非抽象层面；例如，参见[23,24]，了解不依赖于对象空间的明确数学结构的抽象、范畴论公式）主要处理编码在量子态（密度算子）中的静态资源。然而，某些量子过程或通道可以表示动态量子资源，它们在广泛的场景中发挥着自然和基本的作用。[25] 最近规划了通道资源理论的系统研究，但我们仍处于开发完整理论的早期阶段。
时变量子信道的量子中断概率 - PhysRevA.105.012432.pdf
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耗散双量子比特量子信道的稳态及其在量子机器学习中的应用
纠缠态的制备和保存是任何量子信息平台的基石。然而，量子信息科学中最强大的对手是不必要的环境影响，例如退相干和耗散。在这里，我们讨论如何控制和利用系统与环境耦合产生的耗散，为量子机器学习提供静止的纠缠态。为此，我们设计了一个耗散量子通道，即与压缩真空场库相互作用的双量子比特系统，并通过求解相应的主方程来研究通道的输出状态，特别是在小压缩范围内。我们表明，通道的时间相关输出状态是所谓的双量子比特 X 状态，它可以概括许多纠缠的双量子比特状态系列。此外，通过将一般的贝尔对角态视为系统的初始状态，我们发现这种耗散通道在稳态状态下会产生两类众所周知的纠缠混合态和类沃纳态。此外，该通道提供了一种有效的方法来确定给定的初始状态是否会导致静止纠缠态。最后，我们研究了设计的双量子比特通道在量子机器学习中的潜在应用。将双量子比特通道的非幺正变换与并行处理的神经计算相结合，建立了有意义的量子神经网络的要求。关键词：耗散双量子比特通道；量子机器学习，静止纠缠态；压缩水库
基于信道可靠性估计的极化码穿孔方案
由Arikan提出的极性码编译码算法复杂度低，对于给定的码长具有优异的性能，自提出以来就受到了广泛的关注和欢迎。穿孔极化码的构造使得编码更加灵活，适用于更加多样化的场景。本文提出了一种改进的极性码穿孔方案，在传统穿孔极化码的限制下，基于信道可靠性估计方法计算各个极化子信道的误码概率，对可靠性较低的极化子信道进行穿孔。此外，为了获得更好的译码性能，该方案将穿孔比特的初始对数似然率(LLR)设置为无穷大(或负无穷大)。仿真结果表明，本文提出的改进穿孔极化码的性能优于传统穿孔极化码。
量子信道的量子性和去量子性功率
作为随机分析中过渡矩阵的自然推广，量子通道是完全正向的、保持迹的映射。量子通道通常会改变系统的量子特性，例如引起量子态的退相干[1,2]、破坏量子关联[3–6]。从信息角度表征量子通道已经取得了丰硕的成果，量子通道的纠缠能力[7]、去相干能力[8]、相干和退相干能力[9–14]、量子性产生能力[15]等都已被研究。本文通过分析集合中量子性的动态特性，提出了一个定性和定量表征量子通道的框架。量子集合 E = { ( pi , ρ i ) , i ∈I} 由一族量子态和一个表示每个状态出现概率的概率分布表示 [16]。量子集合自然出现在量子力学和统计物理学中，是量子信息学中一个基本而实用的对象，尤其是在量子测量和量子通信中 [17–23]。只要所涉及的量子态不交换，量子集合就具有某种固有的量子特性，在量子集合中称为量子性。它在量子密码学和其他各种量子信息处理任务中起着核心作用。人们从不同的角度提出了各种量子性测度，如通过交换子 [ 24 , 25 ] 的测度，基于不可克隆和不可广播的测度 [ 19 ]，从可访问信息的角度定义的测度 [ 24 ]，以及通过相对熵 [ 26 ] 和相干性 [ 27 , 28 ] 的测度。一般来说，在进行量子信道之后，量子集合中的量子性会发生变化。研究量子信道能够引入或减少的最大值是理所当然的。本文利用基于交换子的易于计算的量子性测度 [ 24 ]，从量子功率和反量子功率的角度研究了量子信道的表征，它们分别量化了量子信道能够引入和减少的最大量子性。与文献 [ 3] 的结果相比， [ 29 ] 其中，通道的量子性定义为
用于量子计算系统的基于 FPGA 的可重构信道化，使用多相滤波器组
摘要。最近提出的量子系统使用频率复用量子比特技术来读取电子器件，而不是模拟电路，以提高系统的成本效益。为了恢复单个通道以供进一步处理，这些系统需要一种解复用或通道化方法，该方法可以低延迟处理高数据速率，并且使用很少的硬件资源。本文介绍了一种使用多相滤波器组 (PFB) 信号处理算法的低延迟、适应性强的基于 FPGA 的通道器。由于只需设计一个原型低通滤波器来处理所有通道，因此 PFB 可以轻松适应不同的要求，并进一步简化滤波器设计。由于每个通道都重复使用相同的滤波器，与传统的数字下变频方法相比，它们还降低了硬件资源利用率。实现的系统架构具有广泛的通用性，允许用户从不同数量的通道、采样位宽度和吞吐量规格中进行选择。对于使用 28 系数转置滤波器和 4 个输出通道的测试设置，所提出的架构可产生 12.8 Gb/s 的吞吐量和 7 个时钟周期的延迟。