Розмежування


11

Дано квантовий стан вибраний рівномірно випадково з набору N змішаних станів ρ 1 . . . ρ N , яка максимальна середня ймовірність правильної ідентифікації A ?ρANρ1...ρNA

Цю задачу можна перетворити на проблему розрізнення двох станів, розглядаючи проблему відрізнення від ρ B = 1ρA.ρB=1N1iAρi

Я знаю, що для двох квантових станів проблема має гарне рішення з точки зору відстані відстеження між станами, коли ви мінімізуєте максимальну ймовірність помилки, а не мінімізацію середньої ймовірності помилки, і я сподівався, що може щось подібне ця справа. Звичайно, можна записати ймовірність з точки зору оптимізації для POVM, але я сподіваюся на те, де оптимізація вже була здійснена.

Я знаю, що існує велика література про відмінність квантових станів, і я читав багато робіт протягом останніх кількох днів, намагаючись знайти відповідь на це питання, але у мене виникають проблеми з пошуком відповіді на це особлива варіація проблеми. Я сподіваюся, що хтось, хто знає, що література краще, може заощадити мені час.

Власне кажучи, мені не потрібна точна ймовірність. Однак різниця між будь-яким одним станом і максимально змішаним станом є досить невеликою, тому зв'язане повинно бути корисним у цій межі.


1
Оскільки ймовірність правильної відповіді - це максимальне значення напівмісячної програми, часто корисно розглянути дуал, щоб отримати верхню межу.
Цуйосі Іто

@TsuyoshiIto: Дійсно, але я здогадувався, що ця проблема добре вивчена і що може бути результат консервів.
Joe Fitzsimons

1
Чи знаєте ви, чи є аналогічні запитання для класичного розподілу ймовірностей хорошу відповідь? Результат "відстані сліду", який ви згадуєте, є узагальненням використання "статистичної відстані" (він же "загальна відстань варіації") для класичних розподілів. [У класичному випадку природною стратегією є вибір розподілу, який, швидше за все, призвів до певного результату. Ви можете записати закриту форму для її ймовірності успіху, хоча я не знаю, чи можна її виразити простою величиною (наприклад, середньою відстані між розподілами).]
Адам Сміт,

1
@AdamSmith: Мабуть, класично ви можете просто зважити кожен розподіл за його ймовірністю виникнення, а потім вибрати той, який, швидше за все, дає результат, який ви спостерігаєте.
Джо Фіцсімонс

Відповіді:


10

Як ви згадуєте, можна визначити оптимальну середню ймовірність успіху чисельно, що може бути ефективно виконано за допомогою напівдефінітного програмування (див., Наприклад, цей документ Ельдара, Мегрецького та Вергеза або ці лекційні записки Джона Уотруса), але жодне вираження закритої форми не є відомий.

1N2i>jF(ρi,ρj)2Ni>jF(ρi,ρj)1/2

12(11N(N1)i>jtr|ρiρj|)N=2


Дивовижний, дякую Ешлі. Нижня межа вірогідності помилок з точки зору відстані відстеження - це саме те, що я шукав. Насправді, мій план резервного копіювання, якби я не зміг отримати хорошої відповіді, тут повинен був надіслати вам електронний лист, оскільки я знаю, що ви працювали над цим матеріалом.
Джо Фіцсімонс

Чи існують обмеження, які добре працюють, якщо межа ймовірності помилки близька до 1? Відстань сліду, здається, не перевищує 1/2. Наразі я пробую одну з вірностей, але не думаю, що я насправді можу підрахувати вірність проблеми, над якою працюю, і межі, які ви надаєте, здаються дуже чутливими до помилок присадки.
Джо Фіцсімонс

1ϵϵ
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.