用于基于测量的应用的经典量子梳的最小熵

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Isaac D. Smith、Marius Krumm、Lukas J. Fiderer、Hendrik Poulsen Nautrup 和 Hans J. Briegel

理论物理研究所，UIBK，6020 因斯布鲁克，奥地利

抽象

学习量子系统的隐藏属性通常需要一系列的相互作用。在这项工作中，我们使用经典量子态的概括（称为经典量子梳）来形式化这种多轮学习过程。这里，“经典”是指编码要学习的隐藏属性的随机变量，“量子”是指描述系统行为的量子梳。学习隐藏属性的最佳策略可以通过将梳最小熵（Chiribella 和 Ebler，NJP，2016）应用于经典量子梳来量化。为了展示这种方法的强大功能，我们将注意力集中在基于测量的量子计算 (MBQC) 和相关应用产生的一系列问题上。具体来说，我们使用梳形式描述了一种已知的盲量子计算（BQC）协议，从而利用最小熵为协议的多轮提供单次安全性证明，扩展了文献中的现有结果。此外，我们考虑了一系列与验证部分未知的 MBQC 设备相关的操作动机示例。这些示例涉及学习正确使用设备所需的功能，包括学习其用于测量校准的内部参考系。我们还介绍了在这种背景下出现的 MBQC 和量子因果模型之间的新颖联系。

►BibTeX数据

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