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Quantum Detection Over Quantum Channels With Uncertainty
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AI
DOI：10.1109/TQE.2025.3625774.png)
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摘要
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在量子态鉴别中，测量算子和探针态的设计通常基于可能态集完全已知的假设，但这可能导致设计方案对实际态集的偏差敏感。例如，传输态所经过的信道可能不是确定性的，而是由量子信道上的经典分布表征。本文考虑在不确定量子信道下设计测量方案和探针态以进行量子检测。我们提出基于随机梯度算法，以在两种设计场景（联合设计与两阶段设计）下最大化信道分布上的期望性能。我们考虑多种设计目标，包括检测概率和互信息，后者引出一个由冯·诺依曼测量和经典假设检验组成的混合方案。此外，我们引入一种利用量子信道等距扩展的信道鉴别方案，该方案在提高信道可区分性的同时降低有效维度和优化复杂度。我们还应用摊销优化技术训练循环神经网络，以提升所提算法的收敛速度。最后，我们将所提算法应用于多拷贝信道鉴别以及一种新颖的联合信道-态鉴别场景。
Keyword:
Alternating projected stochastic gradient (APSG)
amortized optimization
generalized power iteration (GPI)
implicit projected stochastic gradient
purification
quantum channel discrimination
quantum state discrimination