In this work, we consider the task of faithfully simulating a quantum measurement, acting on a joint bipartite quantum state, in a distributed manner. In the distributed setup, the constituent sub-systems of the joint quantum state are measured by two agents, Alice and Bob. A third agent, Charlie receives the measurement outcomes sent by Alice and Bob. Charlie uses local and pairwise shared randomness to compute a bivariate function of the measurement outcomes. The objective of three agents is to faithfully simulate the given distributed quantum measurement acting on the given quantum state while minimizing the communication and shared randomness rates. We demonstrate a new achievable information-theoretic rate-region that exploits the bivariate function using random structured POVMs based on asymptotically good algebraic codes. The algebraic structure of these codes is matched to that of the bivariate function that models the action of Charlie. The conventional approach for this class of problems has been to reconstruct individual measurement outcomes corresponding to Alice and Bob, at Charlie, and then compute the bivariate function, achieved using mutually independent approximating POVMs based on random unstructured codes. In the present approach, using algebraic structured POVMs, the computation is performed on the fly, thus obviating the need to reconstruct individual measurement outcomes at Charlie. Using this, we show that a strictly larger rate region can be achieved. One of the challenges in analyzing these structured POVMs is that they exhibit only pairwise independence and induce only uniform single-letter distributions. To address this, we use nesting of algebraic codes and develop a covering lemma applicable to pairwise-independent POVM ensembles. Combining these techniques, we provide a multi-party distributed faithful simulation and function computation protocol.


翻译:在这项工作中,我们考虑忠实模拟量子测量的任务, 以一个共同的双方量子状态, 以分布式的方式运行。 在分布式设置中, 联合量子状态的组成子系统由两个代理商Alice 和 Bob 测量。 第三个代理商, Charlie 接收爱丽丝和 Bob 发送的测量结果。 Charlie 使用本地和双向共享随机来计算测量结果的双变量函数。 三个代理商的目标是忠实模拟在给定量子状态上运行的给定分布量量测量结果, 同时尽量减少通信和共享随机率。 我们展示了一个新的可实现信息- 信息- 理论性率区域, 利用基于无干扰性反应好的代数代码的随机结构 POVMs 来利用双向结构的 POVMs 。 这些代号的代数结构化结构化函数需要我们使用这种结构化的解算法, 使用这种结构化的解算法, 使用这种结构式的解算法, 将我们使用这些解算的解算法 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【开放书】《矩阵流形优化算法》,241页pdf
专知会员服务
92+阅读 · 2021年7月3日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年4月2日
Python计算导论,560页pdf,Introduction to Computing Using Python
专知会员服务
69+阅读 · 2020年5月5日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
38+阅读 · 2020年2月10日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
45+阅读 · 2019年9月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
美国化学会 (ACS) 北京代表处招聘
知社学术圈
11+阅读 · 2018年9月4日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
基于几何特征的激光雷达地面点云分割
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2018年4月1日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月8日
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月1日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
美国化学会 (ACS) 北京代表处招聘
知社学术圈
11+阅读 · 2018年9月4日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
基于几何特征的激光雷达地面点云分割
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2018年4月1日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员