Communication over a quantum multiple-access channel (MAC) with cribbing encoders is considered, whereby Transmitter 2 performs a measurement on a system that is entangled with Transmitter 1. Based on the no-cloning theorem, perfect cribbing is impossible. This leads to the introduction of a MAC model with noisy cribbing. In the causal and non-causal cribbing scenarios, Transmitter 2 performs the measurement before the input of Transmitter 1 is sent through the channel. Hence, Transmitter 2's cribbing may inflict a "state collapse" for Transmitter 1. Achievable regions are derived for each setting. Furthermore, a regularized capacity characterization is established for robust cribbing, i.e. when the cribbing system contains all the information of the channel input. Building on the analogy between the noisy cribbing model and the relay channel, a partial decode-forward region is derived for a quantum MAC with non-robust cribbing. For the classical-quantum MAC with cribbing encoders, the capacity region is determined with perfect cribbing of the classical input, and a cutset region is derived for noisy cribbing. In the special case of a classical-quantum MAC with a deterministic cribbing channel, the inner and outer bounds coincide.


翻译:本文研究了具有窃听编码器的量子多址信道通信问题,其中发射机2对与发射机1纠缠的系统进行测量。基于不可克隆定理,完美窃听是不可能的。这引出了带噪声窃听的多址信道模型。在因果与非因果窃听场景中,发射机2在发射机1的输入通过信道发送之前进行测量。因此,发射机2的窃听可能导致发射机1的"态坍缩"。本文推导了每种设置下的可达区域。此外,针对鲁棒窃听(即当窃听系统包含信道输入的全部信息时)建立了正则化容量表征。基于噪声窃听模型与中继信道之间的类比,推导了具有非鲁棒窃听的量子多址信道的部分解码转发区域。对于具有窃听编码器的经典-量子多址信道,在完美窃听经典输入的情况下确定了容量区域,并针对噪声窃听推导了割集区域。在具有确定性窃听信道的经典-量子多址信道特例中,内外界重合。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Arxiv
15+阅读 · 2019年3月16日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员