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World File Search System信道容量
构建需要量子纠错码......
使得它渐近于信道容量。我们注意到，在许多情况下量子信道容量是未知的，但是任何特定方案都会产生容量的下限。假设通信方在物理上是分开的，但他们可能可以使用其他资源，这些资源可能包括访问经典通信信道、预共享随机性和预共享纠缠。在这里，我们考虑在量子纠错码（QECC）的设计中使用纠缠来提高其通信速率或纠错能力。正如文献中常见的那样，我们关注通信本身，即，我们不包括共享最大纠缠态的过程。同时，必须记住，纠缠是一种不是免费的额外资源。例如，在 [1] 中已经讨论了在有噪声的量子信道上共享最大纠缠态与量子纠错之间的关系。本介绍部分的其余部分介绍了纠缠辅助量子纠错码 (EAQECC) 的一般框架和文献中基于经典纠错码的两种构造。此外，我们总结了主要结果。第 2 节讨论了三种线性代数方法，它们从经典代码开始，并产生具有不同参数的 EAQECC。第 3 节讨论了 EAQECC 参数的上限。随后在第 4 节中将它们集体用作优度度量，以激励我们的计算过程和结果。第 5 节结束语后的表格中列出了所得量子位和量子三元组 EAQECC 的参数。
量子信息第10章量子香农理论
10 量子香农理论 1 10.1 香农入门 1 10.1.1 香农熵和数据压缩 2 10.1.2 联合典型性、条件熵和互信息 4 10.1.3 分布式源编码 6 10.1.4 噪声信道编码定理 7 10.2 冯·诺依曼熵 12 10.2.1 H ( ρ ) 的数学性质 14 10.2.2 混合、测量和熵 15 10.2.3 强次可加性 16 10.2.4 互信息的单调性 18 10.2.5 熵和热力学 19 10.2.6 贝肯斯坦熵界限20 10.2.7 熵不确定关系 21 10.3 量子源编码 23 10.3.1 量子压缩：一个例子 24 10.3.2 总体而言的舒马赫压缩 27 10.4 纠缠浓缩和稀释 30 10.5 量化混合态纠缠 35 10.5.1 LOCC 下的渐近不可逆性 35 10.5.2 压缩纠缠 37 10.5.3 纠缠一夫一妻制 38 10.6 可访问信息 39 10.6.1 我们能从测量中了解到多少信息？ 39 10.6.2 Holevo 边界 40 10.6.3 Holevo χ 的单调性 41 10.6.4 通过编码提高可区分性：一个例子 42 10.6.5 量子信道的经典容量 45 10.6.6 纠缠破坏信道 49 10.7 量子信道容量和解耦 50 10.7.1 相干信息和量子信道容量 50 10.7.2 解耦原理 52 10.7.3 可降解信道 55
从模拟到数字地面广播的过渡 - ITU
信息数学理论：伊利诺伊大学出版社）是有限的。相比之下，数字系统的整体性能在很大程度上取决于转换过程的质量（模拟到数字，反之亦然），前提是不超过信道的能力。利用“香农权衡”的空间要大得多，特别是如果使用纠错技术。实际上，模拟系统的性能往往会随着信道性能的恶化而恶化，而数字系统则保持由转换过程定义的状态，直到完全失效。不幸的是，这意味着当接近极限信道容量时，信道性能对数字系统的主观影响可能更加突出。
利用纠缠边带模式实现全连接量子通信网络的演示
量子通信网络将点对点量子通信协议扩展到两个以上的独立方，这将允许各种各样的量子通信应用。在这里，我们展示了一个完全连接的量子通信网络，利用三对爱因斯坦-波多尔斯基-罗森 (EPR) 纠缠边带模式，纠缠度分别为 8.0 dB、7.6 dB 和 7.2 dB。来自压缩场的每个边带模式通过解复用操作在空间上分离，然后根据网络要求重新组合成新的组。每组边带模式通过单个物理路径分发给其中一方，确保每对当事方都能建立自己的私人通信链路，并且比任何经典方案都具有更高的信道容量。
目标决策 - 欧内斯特·福尔曼
第 1 章................................................................................................1 简介：当今的管理决策.................................................................1 更好决策的必要性..............................................................................2 权衡................................................................................................5 BOGSAT..............................................................................................5 认知限制............................................................................................6 满意度............................................................................................6 常见的简单策略.............................................................................7 认知决策规则.........................................................................................8 不重要的决策与关键的决策....................................................................10 抵制变革.............................................................................................11 变革的必要条件.............................................................................11 层次分析法.........................................................................................13 第 2 章.............................................................................................15 问题解决和决策.............................................................................15 问题解决.............................................................................................15 决策.............................................................................................18 智能、设计、选择.....................................................................18 决策是一个过程.....................................................................21 分析与综合.....................................................................................22 定量与定量分析定性................................................................22 客观性与主观性......................................................................24 线性与非线性....................................................................25 第 3 章..............................................................................................27 决策概念与方法......................................................................27 替代方案 - 优缺点......................................................................27 数字的误用.........................................................................................31 测量水平.........................................................................................32 名义.............................................................................................32 序数.............................................................................................33 间隔.............................................................................................33 比率.............................................................................................34 权重和分数.............................................................................................................................37 信道容量和短期记忆.................................................38 层次结构的必要性....................................................39
实验性空分复用极化-...
量子技术的发展和广泛应用高度依赖于分配纠缠的通信信道的容量。空分复用 (SDM) 增强了传统电信中的数据信道传输容量，并有可能利用现有基础设施将这一理念转移到量子通信中。在这里，我们展示了在 411 米长的 19 芯多芯光纤上进行偏振纠缠光子的 SDM，该光纤可同时通过多达 12 个信道分配偏振纠缠光子对。多路复用传输的质量由高偏振可见性和每对相反纤芯的 Clauser-Horne-Shimony-Holt (CHSH) Bell 不等式违反证明。我们的分配方案在 24 小时内表现出高稳定性，无需任何主动偏振稳定，并且可以毫不费力地适应更多信道。该技术增加了量子信道容量，并允许基于单个纠缠光子对源可靠地实现多用户量子网络。
无限维量子信息理论及其在光通道中的应用
摘要 | 信息论涉及信息源的有效表示，并为通过信道可靠地传输的信息量提供基本限制。这些源和信道通常是经典的，即由标准概率分布表示。量子信息论将其提升到一个新的水平，我们允许源和信道是量子的。从量子态的表示到量子信道上的通信，该理论不仅从本质上概括了经典的信息论方法，而且还解释了叠加、纠缠、干涉等量子效应。在本文中，我们将回顾并重点介绍无限维量子信道的信息论分析。需要无限维来模拟当今实用网络、分布式量子通信和量子互联网中无处不在的量子光信道。与有限维信道相比，无限维引入了一些独特的问题，并且尚未在文献中从量子信息理论的角度进行深入探讨。对于这些信道，我们提供了基本概念和最先进的信道容量结果。为了使本文自成体系，我们还回顾了有限维结果。
纯量子态集合的非正交性测度
摘要：现代光通信技术可以实现大规模多级（或M元）光信号，研究这种大规模M元光信号的量子力学性质对于统一量子信息科学和光通信技术的理解至关重要。本文针对纯量子态集合的量子力学非正交性，提出了一种基于量子检测理论中最小二乘误差准则的非正交性指标。首先，定义线性无关信号的指标，并通过数值模拟对所提出的指标进行分析。接下来，将该指标应用于超大规模M元相移键控（PSK）相干态信号。此外，将该指标与PSK信号的纯状态信道容量进行了比较。结果表明，即使信号传输功率很高，超大规模M元PSK相干态信号仍然表现出量子性质。因此，基于所提出的指数对高度大规模M元相干态信号的理论表征将是更好地理解量子流密码Y00等尖端光通信技术的第一步。
PIM测量不确定度的评估与比较...
会影响接收器灵敏度，从而降低通信系统的性能 [3, 4]。因此，在将 RF 无源元件部署到通信系统之前，确保它们符合 PIM 要求非常重要。当两个或多个 RF 信号在非线性接触 [5] 或非线性材料 [6] 中混合时，就会发生 PIM。如果生成的 PIM 的频率落在接收器的工作频带内，则可能会引起干扰，从而导致信道容量降低并降低通信系统的性能。可以根据 IEC 62037-1 标准 [7] 中的相关测量不确定度 (MU) 来测量 PIM。但是，不确定度预算中没有考虑一些贡献。本文采用两种方法来评估 PIM 水平对载波功率的灵敏度，如下一节所述。接下来的章节将详细介绍用于测量被测设备 (DUT) 的 PIM 的测量设置和计算 PIM MU 的过程。最后，介绍并讨论了 PIM MU 的结果和不确定度预算。 PIM 载波功率灵敏度的计算方法 使用拟合分析模型计算 PIM 灵敏度 开发了几种分析模型 [8] – [11] 来估计 PIM。在 [8] 中，DUT 的非线性被建模为多项式级数。多项式级数的复杂性显著增加