L'entropia minima dei pettini quantistici classici per applicazioni basate sulla misurazione

L'entropia minima dei pettini quantistici classici per applicazioni basate sulla misurazione

L'entropia minima dei pettini quantistici classici per applicazioni basate sulla misurazione PlatoBlockchain Data Intelligence. Ricerca verticale. Ai.

Isaac D. Smith, Marius Krumm, Lukas J. Fiderer, Hendrik Poulsen Nautrup e Hans J. Briegel

Istituto di Fisica Teorica, UIBK, 6020 Innsbruck, Austria

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Astratto

L'apprendimento di una proprietà nascosta di un sistema quantistico richiede in genere una serie di interazioni. In questo lavoro, formalizziamo tali processi di apprendimento a più round utilizzando una generalizzazione degli stati quantistici classici, chiamati pettini quantistici classici. Qui, “classico” si riferisce a una variabile casuale che codifica la proprietà nascosta da apprendere, e “quantistico” si riferisce al pettine quantistico che descrive il comportamento del sistema. La strategia ottimale per l'apprendimento della proprietà nascosta può essere quantificata applicando la min-entropia del pettine (Chiribella e Ebler, NJP, 2016) ai pettini quantistici classici. Per dimostrare la potenza di questo approccio, concentriamo l’attenzione su una serie di problemi derivati ​​dal calcolo quantistico basato su misurazioni (MBQC) e dalle relative applicazioni. Nello specifico, descriviamo un protocollo noto di calcolo quantistico cieco (BQC) utilizzando il formalismo dei pettini e quindi sfruttando la min-entropia per fornire una prova di sicurezza single-shot per più cicli del protocollo, estendendo il risultato esistente in letteratura. Inoltre, consideriamo una serie di esempi motivati ​​dal punto di vista operativo relativi alla verifica di un dispositivo MBQC parzialmente sconosciuto. Questi esempi implicano l'apprendimento delle caratteristiche del dispositivo necessarie per il suo corretto utilizzo, compreso l'apprendimento del suo sistema di riferimento interno per la calibrazione delle misurazioni. Introduciamo anche una nuova connessione tra MBQC e modelli causali quantistici che emerge in questo contesto.

Immagina di avere una macchina davanti a te, ricoperta di pulsanti e display. Sai qualcosa di questa macchina, ma non tutto: sai che il funzionamento interno è in una delle possibili configurazioni, ma non quale. Il tuo compito è provare ad apprendere questa configurazione premendo in sequenza i pulsanti e osservando l'output del display. È possibile conoscere esattamente il funzionamento interno della macchina? Questo articolo considera questo tipo di scenario in un contesto di teoria dell’informazione quantistica. Invece di pulsanti e display, la macchina riceve ed emette stati quantistici. Le diverse configurazioni sono descritte da diversi operatori quantistici (chiamati pettini quantistici) e la macchina è descritta da un insieme di questi operatori indicizzati da una variabile casuale (chiamato pettine quantistico classico). Utilizzando una quantità entropica (il pettine min-entropia) è possibile quantificare quanto bene la configurazione della macchina può essere appresa in una sequenza ottimale di interazioni. Questa tecnica viene applicata a due applicazioni nell'ambito dell'informatica quantistica: per verificare gli aspetti di un dispositivo di calcolo quantistico (la macchina rappresenta il dispositivo di calcolo) e per analizzare la sicurezza di un protocollo crittografico di calcolo quantistico (la macchina rappresenta un client di un servizio di calcolo quantistico) .

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