1ภาควิชาวิศวกรรมระบบไฟฟ้าและคอมพิวเตอร์ Monash University, Clayton VIC 3800, ออสเตรเลีย
2ภาควิชาคณิตศาสตร์ประยุกต์และฟิสิกส์เชิงทฤษฎี, มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์, เคมบริดจ์ CB3 0WA, สหราชอาณาจักร
พบบทความนี้ที่น่าสนใจหรือต้องการหารือ? Scite หรือแสดงความคิดเห็นใน SciRate.
นามธรรม
ฟังก์ชันการบิดเบือนอัตราการควอนตัมมีบทบาทสำคัญในทฤษฎีข้อมูลควอนตัม อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันยังไม่มีอัลกอริธึมเชิงปฏิบัติที่สามารถคำนวณฟังก์ชันนี้ให้มีความแม่นยำสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับขนาดช่องสัญญาณระดับปานกลาง ในบทความนี้ เราแสดงให้เห็นว่าการลดความสมมาตรช่วยลดความซับซ้อนของปัญหาการบิดเบือนอัตราควอนตัมที่ได้รับความช่วยเหลือจากการพันกันได้อย่างไร สิ่งนี้ช่วยให้เราเข้าใจคุณสมบัติของช่องควอนตัมได้ดีขึ้นซึ่งได้รับการแลกเปลี่ยนการบิดเบือนอัตราที่เหมาะสมที่สุด ขณะเดียวกันก็ช่วยให้การคำนวณฟังก์ชันการบิดเบือนอัตราควอนตัมมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยไม่คำนึงถึงอัลกอริทึมตัวเลขที่ใช้อยู่ นอกจากนี้เรายังเสนอตัวแปรที่ไม่แน่นอนของอัลกอริธึมการสืบเชื้อสายแบบมิเรอร์เพื่อคำนวณฟังก์ชันการบิดเบือนอัตราควอนตัมด้วยอัตราการลู่เข้าเชิงเส้นที่พิสูจน์ได้ เราแสดงให้เห็นว่าอัลกอริธึมการสืบเชื้อสายแบบมิเรอร์นี้เกี่ยวข้องกับ Blahut-Arimoto และวิธีการขยายความคาดหวังสูงสุดที่เคยใช้เพื่อแก้ปัญหาที่คล้ายกันในทฤษฎีสารสนเทศอย่างไร ด้วยการใช้เทคนิคเหล่านี้ เรานำเสนอการทดลองเชิงตัวเลขครั้งแรกเพื่อคำนวณฟังก์ชันการบิดเบือนอัตราควอนตัมหลายคิวบิต และแสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมที่เรานำเสนอแก้ปัญหาได้เร็วกว่าและมีความแม่นยำสูงกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการที่มีอยู่
สรุปยอดนิยม
► ข้อมูล BibTeX
► ข้อมูลอ้างอิง
[1] Claude Elwood Shannon “ทฤษฎีทางคณิตศาสตร์ของการสื่อสาร” วารสารเทคนิคระบบเบลล์ 27, 379-423 (1948)
https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x
[2] Nilanjana Datta, Min-Hsiu Hsieh และ Mark M. Wilde, “การบิดเบือนอัตราควอนตัม, ทฤษฎีบทแชนนอนย้อนกลับ และการแยกช่องสัญญาณต้นทาง” ธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับทฤษฎีข้อมูล 59, 615–630 (2013)
https://doi.org/10.1109/tit.2012.2215575
[3] Mark M Wilde, Nilanjana Datta, Min-Hsiu Hsieh และ Andreas Winter, “การเข้ารหัสอัตราควอนตัมบิดเบือนด้วยทรัพยากรเสริม” ธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับทฤษฎีข้อมูล 59, 6755–6773 (2013)
https://doi.org/10.1109/tit.2013.2271772
[4] Richard Blahut “การคำนวณความจุของช่องสัญญาณและฟังก์ชันการบิดเบือนอัตรา” ธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับทฤษฎีข้อมูล 18, 460–473 (1972)
https://doi.org/10.1109/tit.1972.1054855
[5] Suguru Arimoto “อัลกอริทึมสำหรับการคำนวณความจุของช่องสัญญาณไร้หน่วยความจำแบบแยกส่วนโดยพลการ” ธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับทฤษฎีข้อมูล 18, 14–20 (1972)
https://doi.org/10.1109/tit.1972.1054753
[6] Kerry He, James Saunderson และ Hamza Fawzi, “มุมมองใกล้เคียงของ Bregman เกี่ยวกับอัลกอริธึม Blahut-Arimoto แบบคลาสสิกและควอนตัม” (2023)
arXiv: 2306.04492
[7] Arkadij Semenovič Nemirovskijand David Borisovich Yudin “ปัญหาความซับซ้อนและประสิทธิภาพของวิธีการในการเพิ่มประสิทธิภาพ” Wiley (1983)
[8] Amir Beckand Marc Teboulle “วิธีการย่อยแบบ Mirror Descent และแบบไม่เชิงเส้นที่คาดการณ์ไว้สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพนูน” จดหมายวิจัยการดำเนินงาน 31, 167–175 (2003)
https://doi.org/10.1016/s0167-6377(02)00231-6
[9] รายงาน Paul Tseng “เกี่ยวกับวิธีการไล่ระดับใกล้เคียงแบบเร่งสำหรับการหาค่าเหมาะที่สุดแบบนูน-เว้า” (2008)
https:///pages.cs.wisc.edu/~brecht/cs726docs/Tseng.APG.pdf
[10] Amir Beck “วิธีการลำดับแรกในการเพิ่มประสิทธิภาพ” สยาม (2017)
https://doi.org/10.1137/1.9781611974997
[11] Heinz H Bauschke, Jérôme Bolte และ Marc Teboulle, “บทแทรกที่เกินกว่าความต่อเนื่องของการไล่ระดับของ Lipschitz: วิธีการลำดับแรกมาเยือนอีกครั้งและการประยุกต์ใช้” การวิจัยทางคณิตศาสตร์ของการดำเนินงาน 42, 330–348 (2017)
https://doi.org/10.1287/moor.2016.0817
[12] Haihao Lu, Robert M Freund และ Yurii Nesterov, “การปรับให้เหมาะสมแบบนูนค่อนข้างราบรื่นโดยวิธีการลำดับแรกและการใช้งาน” วารสาร SIAM เรื่องการปรับให้เหมาะสม 28, 333–354 (2018)
https://doi.org/10.113716M1099546
[13] Marc Teboulle “มุมมองแบบง่ายของวิธีลำดับแรกสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ” การเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์ 170, 67–96 (2018)
https://doi.org/10.1007/s10107-018-1284-2
[14] มาซาฮิโตะ ฮายาชิ “อัลกอริธึม em ที่ใช้ความแตกต่างของ Bregman และการประยุกต์กับทฤษฎีการบิดเบือนอัตราคลาสสิกและควอนตัม” ธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับทฤษฎีข้อมูล 69, 3460–3492 (2023)
https://doi.org/10.1109/tit.2023.3239955
[15] มาซาฮิโตะ ฮายาชิ “อัลกอริธึมการย่อขนาดซ้ำในตระกูลส่วนผสม” (2023)
arXiv: 2302.06905
[16] Venkat Chandrasekaranand Parikshit Shah “การเพิ่มประสิทธิภาพเอนโทรปีเชิงสัมพันธ์และการประยุกต์” การเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์ 161, 1–32 (2017)
https://doi.org/10.1007/s10107-016-0998-2
[17] Hamza Fawziand Omar Fawzi “การเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีประสิทธิภาพของเอนโทรปีสัมพัทธ์ควอนตัม” วารสารฟิสิกส์ A: คณิตศาสตร์และทฤษฎี 51, 154003 (2018)
https://doi.org/10.10881751-8121/aab285
[18] Hamza Fawzi, James Saunderson และ Pablo A Parrilo, “การประมาณแบบกึ่งกำหนดขอบเขตของลอการิทึมเมทริกซ์” รากฐานของคณิตศาสตร์เชิงคำนวณ 19, 259–296 (2019)
https://doi.org/10.1007/s10208-018-9385-0
[19] Chris Coey, Lea Kapelevich และ Juan Pablo Vielma, “การปรับปรุงประสิทธิภาพสำหรับอัลกอริธึมจุดภายในทรงกรวยทั่วไป” การคำนวณการเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์ 15, 53–101 (2023)
https://doi.org/10.1007/s12532-022-00226-0
[20] Mehdi Karimiand Levent Tunçel “วิธีการจุดภายในเบื้องต้น–แบบจุดคู่สำหรับการกำหนดสูตรที่ขับเคลื่อนด้วยโดเมน” การวิจัยคณิตศาสตร์การดำเนินงาน 45, 591–621 (2020)
https://doi.org/10.1287/moor.2019.1003
[21] Mehdi Karimiand Levent Tuncel “การใช้งานวิธีจุดภายในอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับเอนโทรปีสัมพัทธ์ควอนตัม” (2023)
arXiv: 2312.07438
[22] Lei Yangand Kim-Chuan Toh “อัลกอริทึมจุดใกล้เคียงของ Bregman มาเยือนอีกครั้ง: เวอร์ชันที่ไม่แน่นอนใหม่และตัวแปรเฉื่อย” วารสารสยามเรื่องการเพิ่มประสิทธิภาพ 32, 1523–1554 (2022)
https://doi.org/10.113720M1360748
[23] Nilanjana Datta, Min-Hsiu Hsieh, Mark M Wilde และ Andreas Winter, “การเข้ารหัสการบิดเบือนอัตราควอนตัมถึงคลาสสิก” วารสารฟิสิกส์คณิตศาสตร์ 54 (2013)
https://doi.org/10.1063/1.4798396
[24] Howard Barnum “การเข้ารหัสอัตราการบิดเบือนควอนตัม” การทบทวนทางกายภาพ A 62, 042309 (2000)
https://doi.org/10.1103/physreva.62.042309
[25] Zahra Baghali Khanianand Andreas Winter “มุมมองการบิดเบือนอัตราต่อการแจกจ่ายสถานะควอนตัม” (2021)
arXiv: 2112.11952
[26] Zahra Baghali Khanian, Kohdai Kuroiwa และ Debbie Leung, “ทฤษฎีการบิดเบือนอัตราสำหรับรัฐผสม” 2023 IEEE International Symposium เกี่ยวกับทฤษฎีสารสนเทศ 749–754 (2023)
https://doi.org/10.1109/isit54713.2023.10206960
[27] Michael A. Nielsenand Isaac L. Chuang “การคำนวณควอนตัมและข้อมูลควอนตัม: ฉบับครบรอบ 10 ปี” สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ (2010)
https://doi.org/10.1017/cbo9780511976667
[28] Mark M. Wilde "ทฤษฎีข้อมูลควอนตัม" สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ (2017)
https://doi.org/10.1017/9781316809976
[29] John Watrous “ทฤษฎีข้อมูลควอนตัม” สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ (2018)
https://doi.org/10.1017/9781316848142
[30] R Tyrrell Rockafellar “การวิเคราะห์แบบนูน” สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยพรินซ์ตัน (1970)
https:///doi.org/10.1007/bfb0110040
[31] Lev M Bregman “วิธีการผ่อนคลายในการค้นหาจุดร่วมของเซตนูนและการประยุกต์ในการแก้ปัญหาในการเขียนโปรแกรมนูน” คณิตศาสตร์คอมพิวเตอร์และฟิสิกส์คณิตศาสตร์ของสหภาพโซเวียต 7, 200–217 (1967)
https://doi.org/10.1016/0041-5553(67)90040-7
[32] Chris J Maddison, Daniel Paulin, Yee Whye Teh และ Arnaud Doucet, “การปรับสภาพพื้นที่คู่สำหรับการสืบเชื้อสายแบบไล่ระดับสี” วารสาร SIAM เรื่องการปรับให้เหมาะสม 31, 991–1016 (2021)
https://doi.org/10.1137/19M130858X
[33] Dimitri Bertsekas “ทฤษฎีการหาค่าเหมาะที่สุดแบบนูน” Athena Scientific (2009)
[34] Theodor Bröckerand Tammo Tom Dieck “การเป็นตัวแทนของกลุ่มโกหกขนาดกะทัดรัด” Springer Science & Business Media (2013)
https://doi.org/10.1007/978-3-662-12918-0
[35] William Fulton และ Joe Harris “ทฤษฎีการเป็นตัวแทน: หลักสูตรแรก” Springer Science & Business Media (2013)
https://doi.org/10.1007/978-1-4612-0979-9
[36] Glen E Bredon “บทนำสู่กลุ่มการเปลี่ยนแปลงขนาดกะทัดรัด” Academic Press (1972)
https://doi.org/10.1016/s0079-8169(08)x6007-6
[37] Persi Diaconis และ Steven Evans “ฟังก์ชันเชิงเส้นของค่าลักษณะเฉพาะของเมทริกซ์สุ่ม” ธุรกรรมของ American Mathematical Society 353, 2615–2633 (2001)
https://doi.org/10.1090/S0002-9947-01-02800-8
[38] Masahito Hayashi และ Yuxiang Yang “อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพสำหรับคอขวดของข้อมูลควอนตัม” Quantum 7, 936 (2023)
https://doi.org/10.22331/q-2023-03-02-936
[39] Stephen Boydand Lieven Vandenberghe “การเพิ่มประสิทธิภาพนูน” สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ (2004)
https://doi.org/10.1017/cbo9780511804441
[40] Roger A. Hornand Charles R. Johnson “หัวข้อในการวิเคราะห์เมทริกซ์” สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ (1991)
https://doi.org/10.1017/cbo9780511840371
[41] Mikhail V Solodovand Benar Fux Svaiter “ขอบเขตข้อผิดพลาดสำหรับปัญหาย่อยของจุดใกล้เคียงและอัลกอริธึมจุดใกล้เคียงที่ไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้อง” การเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์ 88, 371–389 (2000)
https://doi.org/10.1007/s101070050022
[42] Mark Schmidt, Nicolas Roux และ Francis Bach, "อัตราการบรรจบกันของวิธีการไล่ระดับใกล้เคียงที่ไม่แน่นอนสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพนูน" ความก้าวหน้าในการดำเนินการระบบประมวลผลข้อมูลประสาทของการประชุมนานาชาติครั้งที่ 24 เกี่ยวกับระบบประมวลผลข้อมูลประสาท 24, 1458–1466 (2011)
https:///dl.acm.org/doi/10.5555/2986459.2986622
[43] Jorge Nocedaland Stephen J Wright “การเพิ่มประสิทธิภาพเชิงตัวเลข” Springer (1999)
https://doi.org/10.1007/b98874
[44] นาธาเนียล จอห์นสตัน “QETLAB: กล่องเครื่องมือ MATLAB สำหรับการพัวพันควอนตัม เวอร์ชัน 0.9” http:///qetlab.com (2016)
https://doi.org/10.5281/zenodo.44637
http://qetlab.com
[45] Kim-Chuan Toh, Michael J Todd และ Reha H Tütüncü, “SDPT3 — ชุดซอฟต์แวร์ MATLAB สำหรับการเขียนโปรแกรมกึ่งกำหนด เวอร์ชัน 1.3” วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพและซอฟต์แวร์ 11, 545–581 (1999)
https://doi.org/10.1080/10556789908805762
[46] Masahito Hayashi และ Geng Liu “อัลกอริธึมควอนตัมทั่วไปของ Arimoto-Blahut และการประยุกต์ใช้กับปัญหาคอขวดของข้อมูลควอนตัม” (2023)
arXiv: 2311.11188
[47] Thomas M. Cover และ Joy A. Thomas “องค์ประกอบของทฤษฎีสารสนเทศ” John Wiley & Sons (1999)
https://doi.org/10.1002/047174882X
[48] Aram V Arutyunov และ Valeri Obukhovskii “การวิเคราะห์แบบนูนและมูลค่าชุด” De Gruyter (2017)
https://doi.org/10.1515/9783110460308
[49] Martin Jaggi “Revisiting Frank-Wolfe: การเพิ่มประสิทธิภาพ sparse convex ที่ปราศจากการฉายภาพ” การดำเนินการของการประชุมนานาชาติครั้งที่ 30 เกี่ยวกับการประชุมนานาชาติเรื่องการเรียนรู้ของเครื่อง – เล่มที่ 28 427–435 (2013)
https:///dl.acm.org/doi/10.5555/3042817.3042867
[50] Haobo Liand Ning Cai “อัลกอริธึมประเภท Blahut-Arimoto สำหรับการคำนวณความจุช่องสัญญาณควอนตัมคลาสสิก” การประชุมวิชาการระดับนานาชาติเกี่ยวกับทฤษฎีข้อมูล 2019 การประชุมวิชาการนานาชาติ IEEE เกี่ยวกับทฤษฎีสารสนเทศ 255–259 (2019)
https://doi.org/10.1109/isit.2019.8849608
[51] Navneeth Ramakrishnan, Raban Iten, Volkher B Scholz และ Mario Berta, “การคำนวณความจุช่องสัญญาณควอนตัม” ธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับทฤษฎีข้อมูล 67, 946–960 (2020)
https://doi.org/10.1109/tit.2020.3034471
[52] Heinz H Bauschkeand Jonathan M Borwein “ฟังก์ชันในตำนานและวิธีการประมาณการเบร็กแมนแบบสุ่ม” วารสารการวิเคราะห์นูน 4, 27–67 (1997)
[53] Rajendra Bhatia “การวิเคราะห์เมทริกซ์” Springer Science & Business Media (2013)
https://doi.org/10.1007/978-1-4612-0653-8
อ้างโดย
[1] Mehdi Karimi และ Levent Tuncel, “การใช้วิธี Interior-Point อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับเอนโทรปีสัมพัทธ์ควอนตัม”, arXiv: 2312.07438, (2023).
[2] Masahito Hayashi และ Geng Liu “อัลกอริธึมควอนตัม Arimoto-Blahut ทั่วไปและการประยุกต์ใช้กับปัญหาคอขวดของข้อมูลควอนตัม”, arXiv: 2311.11188, (2023).
การอ้างอิงข้างต้นมาจาก are อบต./นาซ่าโฆษณา (ปรับปรุงล่าสุดสำเร็จ 2024-04-10 11:56:15 น.) รายการอาจไม่สมบูรณ์เนื่องจากผู้จัดพิมพ์บางรายไม่ได้ให้ข้อมูลอ้างอิงที่เหมาะสมและครบถ้วน
On บริการอ้างอิงของ Crossref ไม่พบข้อมูลอ้างอิงงาน (ความพยายามครั้งสุดท้าย 2024-04-10 11:56:14)
บทความนี้เผยแพร่ใน Quantum ภายใต้ the ครีเอทีฟคอมมอนส์แบบแสดงที่มา 4.0 สากล (CC BY 4.0) ใบอนุญาต ลิขสิทธิ์ยังคงอยู่กับผู้ถือลิขสิทธิ์ดั้งเดิม เช่น ผู้เขียนหรือสถาบันของพวกเขา
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://quantum-journal.org/papers/q-2024-04-09-1314/