Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > quant-ph > arXiv:2408.00116

帮助 | 高级搜索

量子物理

arXiv:2408.00116 (quant-ph)
[提交于 2024年7月31日 (v1) ,最后修订 2025年2月26日 (此版本, v2)]

标题: 大时间尺度下量子马尔可夫噪声的能力

标题: Capacities of quantum Markovian noise for large times

Authors:Omar Fawzi, Mizanur Rahaman, Mostafa Taheri
摘要: 给定一个量子马尔可夫噪声模型,我们研究可以存储的经典或量子系统最大维度,该系统可以在任意长的时间内被存储。 我们证明了,与固定时间的情形不同,在无限时间的极限情况下,经典容量和量子容量由量子信道周边谱的易于计算的性质来刻画。 此外,在张量积下,这些容量是可加的,这意味着在香农理论的语言中,一次性的和渐近独立同分布(i.i.d.)的容量是相同的。 我们还提供了一个改进的算法来计算量子信道周边子空间的结构,这可能具有独立的兴趣。
摘要: Given a quantum Markovian noise model, we study the maximum dimension of a classical or quantum system that can be stored for arbitrarily large time. We show that, unlike the fixed time setting, in the limit of infinite time, the classical and quantum capacities are characterized by efficiently computable properties of the peripheral spectrum of the quantum channel. In addition, the capacities are additive under tensor product, which implies in the language of Shannon theory that the one-shot and the asymptotic i.i.d. capacities are the same. We also provide an improved algorithm for computing the structure of the peripheral subspace of a quantum channel, which might be of independent interest.
评论: 初步版本,欢迎评论
主题: 量子物理 (quant-ph) ; 数学物理 (math-ph); 算子代数 (math.OA)
引用方式: arXiv:2408.00116 [quant-ph]
  (或者 arXiv:2408.00116v2 [quant-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.00116
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Mostafa Taheri [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2024 年 7 月 31 日 19:02:50 UTC (28 KB)
[v2] 星期三, 2025 年 2 月 26 日 14:35:01 UTC (27 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
quant-ph
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2024-08
切换浏览方式为:
math
math-ph
math.MP
math.OA

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号