Instituto de Física Teórica, UIBK, 6020 Innsbruck, Austria
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Resumen
Aprender una propiedad oculta de un sistema cuántico normalmente requiere una serie de interacciones. En este trabajo, formalizamos dichos procesos de aprendizaje de múltiples rondas utilizando una generalización de estados cuánticos clásicos, llamados peines cuánticos clásicos. Aquí, "clásico" se refiere a una variable aleatoria que codifica la propiedad oculta que se va a aprender, y "cuántico" se refiere al peine cuántico que describe el comportamiento del sistema. La estrategia óptima para aprender la propiedad oculta se puede cuantificar aplicando la entropía mínima del peine (Chiribella y Ebler, NJP, 2016) a los peines cuánticos clásicos. Para demostrar el poder de este enfoque, centramos la atención en una serie de problemas derivados de la computación cuántica basada en mediciones (MBQC) y aplicaciones relacionadas. Específicamente, describimos un conocido protocolo de computación cuántica ciega (BQC) que utiliza el formalismo de peines y, por lo tanto, aprovechamos la entropía mínima para proporcionar una prueba de seguridad de un solo disparo para múltiples rondas del protocolo, ampliando el resultado existente en la literatura. Además, consideramos una variedad de ejemplos motivados operativamente relacionados con la verificación de un dispositivo MBQC parcialmente desconocido. Estos ejemplos implican aprender las características del dispositivo necesarias para su uso correcto, incluido el aprendizaje de su marco de referencia interno para la calibración de mediciones. También introducimos una conexión novedosa entre MBQC y los modelos causales cuánticos que surge en este contexto.
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Citado por
No se pudo recuperar Crossref citado por datos durante el último intento 2023-12-12 14:51:55: No se pudieron obtener los datos citados por 10.22331 / q-2023-12-12-1206 de Crossref. Esto es normal si el DOI se registró recientemente. En ANUNCIOS SAO / NASA no se encontraron datos sobre las obras citadas (último intento 2023-12-12 14:51:55).
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