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:quant-ph/0501102v1

帮助 | 高级搜索

量子物理

arXiv:quant-ph/0501102v1 (quant-ph)
[提交于 2005年1月19日 ]

标题: 过程重构:通过最大似然从非物理图映射到物理图

标题: Process reconstruction: From unphysical to physical maps via maximum likelihood

Authors:Mario Ziman, Martin Plesch, Vladimir Buzek, Peter Stelmachovic
摘要: 我们证明,最大似然方法(MML)为我们提供了一种从不完整的测量数据中重建量子通道的高效方案。 根据构造,此方案总是得到完全正的通道估计。 利用这一特性,我们使用MML推导出非物理操作的物理近似。 特别是,我们分析了通用NOT门的最佳近似以及量子非线性偏振旋转的物理近似。
摘要: We show that the method of maximum likelihood (MML) provides us with an efficient scheme for reconstruction of quantum channels from incomplete measurement data. By construction this scheme always results in estimations of channels that are completely positive. Using this property we use the MML for a derivation of physical approximations of un-physical operations. In particular, we analyze the optimal approximation of the universal NOT gate as well as a physical approximation of a quantum nonlinear polarization rotation.
评论: 4页,3图
主题: 量子物理 (quant-ph)
引用方式: arXiv:quant-ph/0501102
  (或者 arXiv:quant-ph/0501102v1 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.quant-ph/0501102
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Phys.Rev.A 72, 022106 (2005)
相关 DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevA.72.022106
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Mario Ziman [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2005 年 1 月 19 日 10:25:23 UTC (245 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • 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 | 2005-01

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