Convex-Split and Hypothesis Testing Approach to One-Shot Quantum Measurement Compression and Randomness Extraction
Notice bibliographique
Résumé
This paper concerns the problem of quantum measurement compression with side information in the one-shot setting with shared-randomness. In this problem, Alice shares a pure quantum state with Bob and the reference system. She performs a measurement on her registers and wishes to communicate the outcome to Bob using shared-randomness and classical communication. The outcome that Bob receives must be correctly correlated with the reference system and his own registers. Our goal is to concurrently minimize the classical communication and shared-randomness cost. The suggested protocol presented in this paper is based on convex-split and position based decoding. The communication is upper bounded in terms of smooth max and hypothesis testing relative entropies. A second protocol addresses the task of strong randomness extraction in the presence of quantum side information. The protocol provides an error guarantee in terms of relative entropy (as opposed to trace distance) and extracts close to the optimal number of uniform bits. As an application, we provide a new achievability result for the task of quantum measurement compression without feedback, in which Alice does not need to know the outcome of the measurement. The result achieves the optimal number of bits communicated and the required number of bits of shared-randomness, for the same task in the asymptotic and i.i.d. setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».