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Quantum optimal transport with convex regularization
DOI:10.1016/j.jfa.2025.111262.png)
摘要
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在本手稿中,我们研究了具有一般凸正则化的量子最优运输问题(有限维)的静态表述及其不平衡松弛。在这两种情况下,我们证明了偶合结果、原始问题极小值点(对原始问题)和偶问题极大值点(对偶问题)的特征描述。我们定义的一个重要工具是经典 (c, psi, epsilon epsilon)-变换的一般凸正则化相关的非交换版本,我们利用它来证明相关Sinkhorn迭代的收敛性。最后,我们展示了当边际惩罚参数趋于+∞时,不平衡运输问题向受约束问题的收敛性,以及变换的收敛性。(c) 2025 The Author(s)。由Elsevier Inc.出版。本文是开放获取文章,遵循CC BY许可(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
Keyword:
Quantum optimal transport
Entropic regularization
Composite systems
Sinkhorn algorithm
AI总结
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期刊
J
IF:
1.6
论文数:
189
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0
机构
引用论文
A non-commutative entropic optimal transport approach to quantum composite systems at positive temperature正温下量子复合系统的一种非交换熵最优传输方法

