Purely multiplicative comparisons of quantum relative entropy are desirable but challenging to prove. We show such comparisons for relative entropies between comparable densities, including the relative entropy of a density with respect to its subalgebraic restriction. These inequalities are asymptotically tight in approaching known, tight inequalities as perturbation size approaches zero. Based on these results, we obtain a kind of inequality known as quasi-factorization or approximate tensorization of relative entropy. Quasi-factorization lower bounds the sum of a density's relative entropies to several subalgebraic restrictions in terms of its relative entropy to their intersection's subalgebraic restriction. As applications, quasi-factorization implies uncertainty-like relations, and with an iteration trick, it yields decay estimates of optimal asymptotic order on mixing processes described by finite, connected, undirected graphs.


翻译:量子相对酶的纯倍增性比较是可取的,但难以证明。我们展示了可比密度之间相对异种的比较性比较,包括其亚相位地理限制的密度的相对倍增性。这些不平等在接近已知的、紧凑的不平等程度方面几乎是紧密的,如扰动尺寸接近零。根据这些结果,我们获得了一种所谓的不平等,即相对酶的准致变异或近似推导。 准致因子体分解使一个密度相对的异种与几个亚相位地理限制之和之间的比,即其相对环与其交点的亚相位地理限制之和。由于应用、准致变法意味着类似不确定性的关系,而且随着迭代法的诡计,它得出了以有限、连接的、非定向图形描述的混合过程的最佳衰减估计值。

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相对熵(relative entropy),又被称为Kullback-Leibler散度(Kullback-Leibler divergence)或信息散度(information divergence),是两个概率分布(probability distribution)间差异的非对称性度量。在在信息理论中,相对熵等价于两个概率分布的信息熵(Shannon entropy)的差值.
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