1理論物理学、バスク大学 UPV/EHU、ES-48080 ビルバオ、スペイン
2EHU 量子センター、バスク大学 UPV/EHU、バリオ サリエナ s/n、ES-48940 レイオア、ビスケー、スペイン
3Donostia International Physics Center (DIPC)、ES-20080 サンセバスチャン、スペイン
4IKERBASQUE、バスク科学財団、ES-48011 ビルバオ、スペイン
5Institute for Solid State Physics and Optics、Wigner Research Center for Physics、HU-1525 ブダペスト、ハンガリー
6アルフレッド・レーニ数学研究所、レアルタノダ大学13-15.、HU-1053 ブダペスト、ハンガリー
7ブダペスト工科経済大学数学研究所、分析運用研究部、Müegyetem rkp。 3.、HU-1111 ブダペスト、ハンガリー
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抽象
結合の最適化が一般に二部量子状態ではなく二部分離可能状態にわたって実行されるように量子ワッサーシュタイン距離を定義し、その特性を調べます。 驚くべきことに、自己距離が量子フィッシャー情報に関連していることがわかりました。 最適な二部分離可能状態に対応する輸送マップを提示します。 導入された量子ワッサーシュタイン距離が量子もつれを検出する基準にどのように関連しているかについて説明します。 量子状態の最小化を最大化に置き換えることによって、量子ワッサーシュタイン距離から取得できる分散のような量を定義します。 結果を一般化された量子フィッシャー情報量のファミリーに拡張します。
人気の要約
距離は数学、物理学、工学において中心的な役割を果たします。 確率と統計における基本的な問題は、10 つの確率分布間の距離を測る有用な尺度を見つけ出すことです。 残念ながら、確率分布間の距離の多くの概念、たとえば p(x) と q(x) は、それらが互いに重なり合わない場合に最大になります。つまり、一方が常にゼロであり、他方が非ゼロの場合です。 これは多くのアプリケーションにとって現実的ではありません。 たとえば、砂のたとえに戻ると、重なり合わない 100 つの砂の山は、距離が XNUMX km であっても XNUMX km であっても、互いに同じ距離にあるように見えます。 最適輸送理論は、確率分布間の距離、いわゆるワッサーシュタイン距離の代替概念を構築する方法です。 分布が互いに重なり合わない場合でも、それは最大ではない可能性があり、基礎となるメトリック (つまり、転送のコスト) の影響を受けやすく、本質的に、ある分布を別の分布に移動するために必要な労力を表します。まるで砂丘のようです。
最近、古典的なワッサーシュタイン距離を一般化する量子ワッサーシュタイン距離が定義されました。 これは、二部量子システムの量子状態にわたるコスト関数の最小化に基づいています。 これは、量子の世界で前述したものと同様の特性を持っています。 直交状態では非最大値になる可能性があり、これは、たとえば量子データをアルゴリズムに教える必要がある場合に役立ちます。
予想のとおり、量子ワッサーシュタイン距離には、古典的な距離とは大きく異なる特性もあります。 たとえば、量子状態とそれ自体の距離を測定すると、それがゼロ以外になることがあります。 これはすでに不可解ですが、自己距離は、量子物理学と MM ヤナセの基礎に重要な貢献をしたノーベル賞受賞者の EP ウィグナーによって 1963 年に導入されたウィグナー・ヤナセ スキュー情報に関連していることも判明しました。
私たちの論文では、この神秘的な発見をさらに別の方向から考察します。 上記の最小化をいわゆる分離可能な状態に限定します。 これらはもつれを含まない量子状態です。 私たちは、自己距離が量子フィッシャー情報になることを発見しました。量子フィッシャー情報は、量子計測学と量子推定理論の中心的な量であり、たとえば有名なクラマー・ラオ境界に現れます。 このようなワッサーシュタイン距離の特性を調べることにより、私たちの研究は、量子ワッサーシュタイン距離の理論を量子もつれの理論に結び付ける道を切り開きます。
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