Quantum trade-off coding for bosonic communication
Notice bibliographique
Résumé
The trade-off capacity region of a quantum channel characterizes the optimal net rates at which a sender can communicate classical, quantum, and entangled bits to a receiver by exploiting many independent uses of the channel, along with the help of the same resources. Similarly, one can consider a trade-off capacity region when the noiseless resources are public, private, and secret-key bits. We identified [see Wilde, Hayden, and Guha, Phys. Rev. Lett. 108, 140501 (2012)] these trade-off rate regions for the pure-loss bosonic channel and proved that they are optimal provided that a long-standing minimum-output entropy conjecture is true. Additionally, we showed that the performance gains of a trade-off coding strategy when compared to a time-sharing strategy can be quite significant. In this paper, we provide detailed derivations of the results announced there, and we extend the application of these ideas to thermal-noise and amplifying bosonic channels. We also derive a ``rule of thumb'' for trade-off coding, which determines how to allocate photons in a coding strategy if a large mean photon number is available at the channel input. Our results on the amplifying bosonic channel also apply to the ``Unruh channel'' considered in the context of relativistic quantum information theory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».