This paper investigates the quickest change detection of quantum states in a universal setting: specifically, where the post-change quantum state is not known a priori. We establish the asymptotic optimality of a two-stage approach in terms of worst average delay to detection. The first stage employs block POVMs with classical outputs that preserve quantum relative entropy to arbitrary precision. The second stage leverages a recently proposed windowed-CUSUM algorithm that is known to be asymptotically optimal for quickest change detection with an unknown post-change distribution in the classical setting.


翻译:本文研究量子态在普适场景下的最快变点检测问题:具体而言,即变点后的量子态先验未知的情形。我们证明了一种两阶段方法在最坏平均检测延迟意义下的渐近最优性。第一阶段采用具有经典输出的块POVM测量,该测量能以任意精度保持量子相对熵。第二阶段利用最近提出的窗口化CUSUM算法,该算法在经典场景下对未知变点后分布的最快变点检测已被证明是渐近最优的。

0
下载
关闭预览

相关内容

《基于量子计算的问题优化》最新40页报告
专知会员服务
11+阅读 · 2月20日
ICLR 2024 | 近似最优的最大损失函数量子优化算法
专知会员服务
21+阅读 · 2024年2月23日
《Transformer小目标检测》最新综述
专知会员服务
60+阅读 · 2023年9月13日
《量子目标检测》182页博士论文,约克大学
专知会员服务
28+阅读 · 2023年3月22日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年9月12日
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
从锚点到关键点,最新的目标检测方法发展趋势
计算机视觉life
17+阅读 · 2019年8月20日
大盘点 | 性能最强的目标检测算法
新智元
13+阅读 · 2019年7月9日
一文读懂目标检测:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD
七月在线实验室
11+阅读 · 2018年7月18日
深度学习目标检测模型全面综述:Faster R-CNN、R-FCN和SSD
深度学习世界
10+阅读 · 2017年9月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2月13日
VIP会员
相关VIP内容
《基于量子计算的问题优化》最新40页报告
专知会员服务
11+阅读 · 2月20日
ICLR 2024 | 近似最优的最大损失函数量子优化算法
专知会员服务
21+阅读 · 2024年2月23日
《Transformer小目标检测》最新综述
专知会员服务
60+阅读 · 2023年9月13日
《量子目标检测》182页博士论文,约克大学
专知会员服务
28+阅读 · 2023年3月22日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员