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Enregistrement W4411725828 · doi:10.1109/tit.2025.3583936

Additivity of Quantum Capacities in Simple Non-Degradable Quantum Channels

2025· article· en· W4411725828 sur OpenAlexafffund
Graeme N. Smith, Peixue Wu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Information Theory · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésQuantumSimple (philosophy)Quantum channelStatistical physicsAdditive functionQuantum capacityAmplitude damping channelComputer scienceQuantum networkPhysicsQuantum informationQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum channel capacities give the fundamental performance limits for information flow over a communication channel. However, the prevalence of superadditivity is a major obstacle to understanding capacities, both quantitatively and conceptually. In contrast, examples exhibiting additivity, though relatively rare, offer crucial insights into the origins of nonadditivity and form the basis of our strongest upper bounds on capacity. Degradable channels, whose coherent information is provably additive, stand out as among the few classes of channels for which the quantum capacity is exactly computable. In this paper, we introduce two families of non-degradable channels whose coherent information remains additive, making their quantum capacities tractable. First, we demonstrate that channels capable of “outperforming” their environment, under conditions weaker than degradability, can exhibit either strong or weak additivity of coherent information. Second, we explore a complementary construction that modifies a channel to preserve coherent information additivity while destroying the “outperforming” property. We analyze how structural constraints guarantee strong and weak additivity and investigate how relaxing these constraints leads to the failure of strong additivity, with weak additivity potentially persisting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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