Symmetry is a unifying concept in physics. In quantum information and beyond, it is known that quantum states possessing symmetry are not useful for certain information-processing tasks. For example, states that commute with a Hamiltonian realizing a time evolution are not useful for timekeeping during that evolution, and bipartite states that are highly extendible are not strongly entangled and thus not useful for basic tasks like teleportation. Motivated by this perspective, this paper details several quantum algorithms that test the symmetry of quantum states and channels. For the case of testing Bose symmetry of a state, we show that there is a simple and efficient quantum algorithm, while the tests for other kinds of symmetry rely on the aid of a quantum prover. We prove that the acceptance probability of each algorithm is equal to the maximum symmetric fidelity of the state being tested, thus giving a firm operational meaning to these latter resource quantifiers. Special cases of the algorithms test for incoherence or separability of quantum states. We evaluate the performance of these algorithms by using the variational approach to quantum algorithms, replacing the quantum prover with a variational circuit. We also show that the maximum symmetric fidelities can be calculated by semi-definite programs, which is useful for benchmarking the performance of the quantum algorithms for sufficiently small examples. Finally, we establish various generalizations of the resource theory of asymmetry, with the upshot being that the acceptance probabilities of the algorithms are resource monotones and thus well motivated from the resource-theoretic perspective.


翻译:物理上的对称性是一个统一的概念。 在量子信息及其他方面, 人们知道, 量子国家拥有对称性对于某些信息处理任务没有用处。 例如, 表示与汉密尔顿人实现时间进化的通勤对于在进化过程中的时间保存没有用处, 而高度扩展的两边国家并不强烈地纠缠在一起, 因而对远程传送等基本任务没有用处。 受此观点的启发, 本文详细介绍了若干量子算法, 以测试量子状态和渠道的对称性。 对于测试一个状态的波斯对称性来说, 我们显示有一个简单而有效的量子算法, 而其他类型的对称性的测试则依赖于量子验证师的帮助。 我们证明, 每种算法的接受概率与测试中国家的最大对称性对等性, 使得后一种资源量子量子的量化具有坚定的操作意义。 对于量子状态的测算性测试的特殊案例是, 我们通过使用精确的对量衡进化法方法来评估这些算性的对量法的性性, 并且用最精确的对量值算性的方法来证明, 我们的算性算性算法的对量值的对量值的对量值的精确性, 也能的精确性能的精确性, 能够以最终的对量子的精确性能的算性, 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
78+阅读 · 2021年5月4日
【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2021年3月16日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
“CVPR 2020 接受论文列表 1470篇论文都在这了
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月15日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月15日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月18日
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月30日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
78+阅读 · 2021年5月4日
【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2021年3月16日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员