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Enregistrement W3098764026

The conditional entropy power inequality for Gaussian quantum states

2014· article· en· W3098764026 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésConditional quantum entropyMathematicsConditional entropyQuantum relative entropyEntropy power inequalityQuantum entanglementStatistical physicsGaussianEntropy (arrow of time)Symplectic geometryJoint quantum entropyQuantum discordQuantumMathematical physicsQuantum mechanicsPure mathematicsApplied mathematicsPhysicsEntropy ratePrinciple of maximum entropyStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a generalization of the quantum entropy power inequality involving condi-tional entropies. For the special case of Gaussian states, we give a proof based on perturba-tion theory for symplectic spectra. We discuss some implications for entanglement-assisted classical communication over additive bosonic noise channels. 1 Classical and quantum entropy-power inequalities The entropy power inequality, proposed by Shannon [27] and later established with increasing rigor by Stam [29] and Blachman [5], has become a fundamental tool in classical informa-tion theory. Shannon’s original application of the entropy power inequality is a lower bound on the capacity of an additive (but potentially non-Gaussian) noise channel [27, Theorem 18]. However, the usefulness of the entropy power inequality is especially evident in multi-terminal information theory. Among the most well-known applications are the characterization of the Gaussian broadcast channel by Bergman [4], the Gaussian two-description problem by Ozarow [25] and the quadratic Gaussian CEO problem by Oohama [24]. In these multi-user settings, Fano’s inequality by itself is insufficient to characterize different tradeoffs. A more recent application proposed by Liu and Viswanath [23] uses entropy power inequalities to solve certain optimization problems. The entropy power inequality lower bounds the differential entropy of the convolution of two independent random variables X, Y taking values in Rn. Its covariance-preserving version states that H( λX + 1 − λY) ≥ λH(X) + (1 − λ)H(Y) for all 0 ≤ λ ≤ 1. (1) Eq. (1) can be shown [22, 32] to be equivalent to the more commonly used statement e2H(X+Y)/n ≥ e2H(X)/n + e2H(Y)/n. The latter explains the terminology as e2H(X)/n is the power, i.e., variance of a Gaussian ran-dom variable with identical entropy as H(X). Inequalities such as (1) are closely related to Log-Sobolev inequalities (see e.g., [31]) as well as Brunn-Minkowski-type inequalities [6]. Gen-eralizations to free probability [30] and quantum states have been considered. 1 ar

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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