We address the problem of exact and approximate transformation of quantum dichotomies in the asymptotic regime, i.e., the existence of a quantum channel $\mathcal E$ mapping $\rho_1^{\otimes n}$ into $\rho_2^{\otimes R_nn}$ with an error $\epsilon_n$ (measured by trace distance) and $\sigma_1^{\otimes n}$ into $\sigma_2^{\otimes R_n n}$ exactly, for a large number $n$. We derive second-order asymptotic expressions for the optimal transformation rate $R_n$ in the small, moderate, and large deviation error regimes, as well as the zero-error regime, for an arbitrary pair $(\rho_1,\sigma_1)$ of initial states and a commuting pair $(\rho_2,\sigma_2)$ of final states. We also prove that for $\sigma_1$ and $\sigma_2$ given by thermal Gibbs states, the derived optimal transformation rates in the first three regimes can be attained by thermal operations. This allows us, for the first time, to study the second-order asymptotics of thermodynamic state interconversion with fully general initial states that may have coherence between different energy eigenspaces. Thus, we discuss the optimal performance of thermodynamic protocols with coherent inputs and describe three novel resonance phenomena allowing one to significantly reduce transformation errors induced by finite-size effects. What is more, our result on quantum dichotomies can also be used to obtain, up to second-order asymptotic terms, optimal conversion rates between pure bipartite entangled states under local operations and classical communication.


翻译:我们研究了渐近条件下量子二分法精确及近似转换的问题,即对于大量n,是否存在量子通道$\mathcal E$将$\rho_1^{\otimes n}$映射为$\rho_2^{\otimes R_n n}$(误差为$\epsilon_n$,以迹距离度量)并将$\sigma_1^{\otimes n}$精确映射为$\sigma_2^{\otimes R_n n}$。针对初始态任意对$(\rho_1,\sigma_1)$与最终态可交换对$(\rho_2,\sigma_2)$,我们推导了小偏差、中等偏差、大偏差误差区间以及零误差区间下最优转换速率$R_n$的二阶渐近表达式。我们还证明:当$\sigma_1$和$\sigma_2$由热吉布斯态给出时,在前三个区间内推导出的最优转换速率可通过热操作实现。这使我们首次能够研究具有完全一般性初始态(可能在不同能量本征空间之间存在相干性)的热力学态互转换的二阶渐近行为。因此,我们讨论了含相干输入的热力学协议的最优性能,并描述了三种新型共振现象,这些现象可显著降低由有限尺寸效应引起的转换误差。此外,关于量子二分法的结果还可用于获得局域操作与经典通信条件下纯两体纠缠态之间转换速率的二阶渐近最优表达式。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月28日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018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 · 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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员