优化的量子F-差异构成了一个可区分性的家族,其中包括量子相对熵和夹杂的r´enyi相对准肠道作为特殊情况。在本文中,我们为优化的f ddivergence建立了对数据处理不平等的物理有意义的修复。尤其是,重构表明,优化的f-ddivergence及其通道处理的版本之间的绝对差异是对人们如何恢复量子态在量子通道上的量子状态的上限,只要量子通道被视为旋转的petz恢复通道。这些结果不仅会导致夹层r'Enyi相对熵的数据处理不平等的物理有意义的修复,而且还对优化的f-detiverencence的实现可逆性(即量子辅助)具有影响。在此过程中,我们改善了以前具有标准f ddivergence数据处理不平等的物理意义的修复,如Carlen和Vershynina的最新工作中所确定的[ARXIV:1710.02409,ARXIV:ARXIV:ARXIV:1710.08080]。最后,我们将优化的F差异,其数据处理不平等以及我们所有的可恢复性结果的定义扩展到了冯·诺伊诺(Von Neumann)代数环境,以便我们所有的结果都可以在对最常见的量化量化量化量化量化量化的设置之外的物理环境中使用,从而对量定的量化信息感兴趣。
从量子系统中提取经典信息是许多量子算法的必要步骤。然而,由于系统容易受到量子噪声的影响,这些信息可能会被破坏,而且量子动力学下的失真尚未得到充分研究。在这项工作中,我们引入了一个系统框架来研究我们如何从嘈杂的量子态中检索信息。给定一个嘈杂的量子信道,我们完全表征了可恢复的经典信息的范围。这个条件允许一个自然的度量来量化信道的信息可恢复性。此外,我们解决了最小信息检索成本,它与相应的最优协议一起,可以通过半定规划有效地计算出来。作为应用,我们为实际量子噪声建立了信息检索成本的极限,并采用相应的协议来减轻基态能量估计中的错误。我们的工作首次全面表征了噪声量子态从可恢复范围到恢复成本的信息可恢复性,揭示了概率误差消除的最终极限。
设计业务连续性培训计划以最大化价值并最小化成本 Susan Yardis 简介 员工通常不知道组织内存在业务连续性管理计划,即使知道,也可能不知道自己在业务连续性工作中的具体作用。 如果员工不了解他们的响应和恢复策略,管理层能依赖业务连续性计划吗? 不能 — 因此,在规划工作中投入的时间和资源往往被浪费。 那么,为什么组织继续将业务连续性培训和提高认识放在一长串优先事项的最后呢? 管理人员通常认为,与培训开发和交付相关的成本超过了收益。 最常见的两个反对意见包括: 1. 我们没有资源来开发和提供定制的培训和认识内容,因为:a) 业务连续性人员有相互冲突的责任和要求,以及 b) 外包培训开发和交付的费用超出了预算限制。 2. 业务领域有“业务要经营”。参加培训活动太耗时,因此优先级较低。尽管这些反对意见很常见,但通过提前规划和引入创造性解决方案可以证明它们是错误的。一般来说,业务决策用一个简单的等式来评估——价值减去成本等于收益。当您创建和传达强有力的价值声明、高效地提供引人注目的内容并通过标准化课程开发方法控制成本时,组织将获得显著的收益——具体来说,通过更高水平的可恢复性增强风险管理信心。本白皮书探讨了业务连续性培训和意识计划的价值,提供了控制开发和交付成本的解决方案,并介绍了向关键业务连续性利益相关者提供内容的解决方案。价值在哪里业务连续性培训和意识计划有可能为整个组织带来重大价值。有效的培训和意识计划与及时有效恢复的能力直接相关。但组织如何才能实现这一重大价值?