The conditional entropy power inequality for Gaussian quantum states
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».