Extracting classical information from quantum systems is an essential step of many quantum algorithms. However, this information could be corrupted as the systems are prone to quantum noises, and its distortion under quantum dynamics has not been adequately investigated. In this work, we introduce a systematic framework to study how well we can retrieve information from noisy quantum states. Given a noisy quantum channel, we fully characterize the range of recoverable classical information. This condition allows a natural measure quantifying the information recoverability of a channel. Moreover, we resolve the minimum information retrieving cost, which, along with the corresponding optimal protocol, is efficiently computable by semidefinite programming. As applications, we establish the limits on the information retrieving cost for practical quantum noises and employ the corresponding protocols to mitigate errors in ground state energy estimation. Our work gives the first full characterization of information recoverability of noisy quantum states from the recoverable range to the recovering cost, revealing the ultimate limit of probabilistic error cancellation.


翻译:从量子系统中提取经典信息是许多量子算法中的关键步骤。然而,由于系统易受量子噪声影响,这些信息可能被破坏,且其量子动力学下的畸变尚未得到充分研究。本文引入了一个系统性框架,用于研究从噪声量子态中恢复信息的能力。针对给定的噪声量子信道,我们完整刻画了可恢复经典信息的范围。该条件自然地定义了一种量化信道信息可恢复性的度量。此外,我们解决了最小信息恢复成本问题,该成本及其对应的最优协议可通过半正定规划高效计算。作为应用,我们确定了实际量子噪声下信息恢复成本的极限,并利用相应协议缓解基态能量估计中的误差。本文首次从可恢复范围到恢复成本完整刻画了噪声量子态的信息可恢复性,揭示了概率误差消除的终极极限。

0
下载
关闭预览

相关内容

JCIM丨DRlinker:深度强化学习优化片段连接设计
专知会员服务
7+阅读 · 2022年12月9日
【反馈循环自编码器】FEEDBACK RECURRENT AUTOENCODER
专知会员服务
23+阅读 · 2020年1月28日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10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
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26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
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29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
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6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 · 2013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 · 2012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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月26日
Do RNN and LSTM have Long Memory?
Arxiv
19+阅读 · 2020年6月10日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月18日
VIP会员
最新内容
驱动军事决策变革的顶尖人工智能指挥系统
专知会员服务
6+阅读 · 8月11日
非对称防御中的自组织临界性:俄乌战争
专知会员服务
10+阅读 · 8月10日
《战争中的大语言模型监管》
专知会员服务
12+阅读 · 8月10日
《边缘计算关键技术分析及美军作战实践应用》
边缘计算的军事应用
专知会员服务
12+阅读 · 8月9日
一种考虑资源机动性的武器目标分配混合算法
专知会员服务
13+阅读 · 8月8日
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
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26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
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29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
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6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 · 2013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 · 2012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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员