The concept of antidistinguishability of quantum states has been studied to investigate foundational questions in quantum mechanics. It is also called quantum state elimination, because the goal of such a protocol is to guess which state, among finitely many chosen at random, the system is not prepared in (that is, it can be thought of as the first step in a process of elimination). Antidistinguishability has been used to investigate the reality of quantum states, ruling out $\psi$-epistemic ontological models of quantum mechanics [Pusey et al., Nat. Phys., 8(6):475-478, 2012]. Thus, due to the established importance of antidistinguishability in quantum mechanics, exploring it further is warranted. In this paper, we provide a comprehensive study of the optimal error exponent -- the rate at which the optimal error probability vanishes to zero asymptotically -- for classical and quantum antidistinguishability. We derive an exact expression for the optimal error exponent in the classical case and show that it is given by the classical Chernoff--Hellinger divergence. Our work thus provides this multi-variate divergence with a meaningful operational interpretation as the optimal error exponent for antidistinguishing a set of probability measures. We provide several bounds on the optimal error exponent in the quantum case: a lower bound given by the best pairwise Chernoff divergence of the states, an upper bound in terms of max-relative entropy, and lower and upper bounds in terms of minimal and maximal quantum Chernoff--Hellinger divergences. It remains an open problem to obtain an explicit expression for the optimal error exponent for quantum antidistinguishability.


翻译:量子态的反区分概念已被研究用于探究量子力学的基础问题。该方法亦被称为量子态消除,因为此类协议的核心目标是推测系统未被制备为有限随机选择态中的哪一个(即可视为消除过程的第一步)。反区分已被用于检验量子态实在性,排除了量子力学中$\psi$-本体论模型的可能性[Pusey等,Nat. Phys., 8(6):475-478, 2012]。鉴于反区分在量子力学中的既定重要性,对其进行深入探索具有充分必要性。本文对经典与量子反区分的最优误差指数(即最优错误概率渐近趋于零的速率)进行了系统性研究。我们推导出经典情况下最优误差指数的精确表达式,证明其由经典Chernoff-Hellinger散度给出,从而为该多变量散度赋予了具有操作意义的解释——作为反区分一组概率测度的最优误差指数。针对量子情形,我们给出最优误差指数的若干界:下界由态的最佳成对Chernoff散度构成,上界以最大相对熵表示,以及基于最小与最大量子Chernoff-Hellinger散度建立的上下界。量子反区分最优误差指数的显式表达式仍有待解决。

0
下载
关闭预览

相关内容

 DiffRec: 扩散推荐模型(SIGIR'23)
专知会员服务
48+阅读 · 2023年4月16日
专知会员服务
46+阅读 · 2021年8月6日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
41+阅读 · 2020年2月10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
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9月24日
概率论和机器学习中的不等式
PaperWeekly
3+阅读 · 2022年11月9日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
漫谈机器阅读理解之Facebook提出的DrQA系统
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2017年11月19日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+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
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
2+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
6+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
10+阅读 · 6月15日
相关VIP内容
 DiffRec: 扩散推荐模型(SIGIR'23)
专知会员服务
48+阅读 · 2023年4月16日
专知会员服务
46+阅读 · 2021年8月6日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
41+阅读 · 2020年2月10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
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9月24日
相关资讯
概率论和机器学习中的不等式
PaperWeekly
3+阅读 · 2022年11月9日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
漫谈机器阅读理解之Facebook提出的DrQA系统
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2017年11月19日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+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
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
2+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
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员