Quantifying the performance of bidirectional quantum teleportation
Notice bibliographique
Résumé
Bidirectional teleportation is a fundamental protocol for exchanging quantum information between two parties by means of a shared resource state and local operations and classical communication (LOCC). In this paper, we develop two seemingly different ways of quantifying the simulation error of unideal bidirectional teleportation by means of the normalized diamond distance and the channel infidelity, and we prove that they are equivalent. By relaxing the set of operations allowed from LOCC to those that completely preserve the positivity of the partial transpose, we obtain semi-definite programming lower bounds on the simulation error of unideal bidirectional teleportation. We evaluate these bounds for several key examples: when there is no resource state at all and for isotropic and Werner states, in each case finding an analytical solution. The first aforementioned example establishes a benchmark for classical versus quantum bidirectional teleportation. Another example consists of a resource state resulting from the action of a generalized amplitude damping channel on two Bell states, for which we find an analytical expression for the simulation error that is in agreement with numerical estimates (up to numerical precision). We then evaluate the performance of some schemes for bidirectional teleportation due to (Kiktenko et al., Phys. Rev. A 93, 062305 (2016)) and find that they are suboptimal and do not go beyond the aforementioned classical limit for bidirectional teleportation. We offer a scheme alternative to theirs that is provably optimal. Finally, we generalize the whole development to the setting of bidirectional controlled teleportation, in which there is an additional assisting party who helps with the exchange of quantum information, and we establish semi-definite programming lower bounds on the simulation error for this task. More generally, we provide semi-definite programming lower bounds on the performance of bipartite and multipartite channel simulation using a shared resource state and LOCC.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».