Видеотека
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Видеотека
Архив
Популярное видео

Поиск
RSS
Новые поступления






Научная сессия МИАН, посвященная подведению итогов 2020 года
25 ноября 2020 г. 15:30–15:45, г. Москва, online
 


Информационные характеристики квантовых гауссовских измерительных каналов

А. С. Холево
Видеозаписи:
MP4 97.3 Mb

Количество просмотров:
Эта страница:148
Видеофайлы:41
Youtube Video:


Видео не загружается в Ваш браузер:
  1. Проверьте с Вашим администратором, что из Вашей сети разрешены исходящие соединения на порт 8080
  2. Сообщите администратору портала о данной ошибке



Аннотация: В серии работ, посвященных многомодовым гауссовским измерительным каналам, установлено фундаментальное свойство "гауссовского максимизатора", на основе которого вычислены важнейшие информационные характеристики таких каналов. В работе [1] получена достижимая информация калибровочно-инвариантного гауссовского ансамбля состояний, что закрыло вопрос, поставленный еще в начале 1970-х гг. В работе [2] вычислена классическая пропускная способность канала, удовлетворяющего "пороговому условию", которое охватывает калибровочно-инвариантный случай. В работе [3] найдена редукция энтропии и на ее основе – пропускная способность с использованием сцепленности для квантового гауссовского измерительного канала общего вида.

Список литературы
  1. Alexander S. Holevo, “Gaussian maximizers for quantum Gaussian observables and ensembles”, IEEE Transactions on Information Theory, 66:9 (2020), 5634-5641  mathnet  crossref
  2. A. S. Holevo, A. A. Kuznetsova, “Information capacity of continuous variable measurement channel”, J. Phys. A: Math. Theor., 53:17 (2020), 175304, 13 с.  mathnet  crossref
  3. A. S. Holevo, A. A. Kuznetsova, “The information capacity of entanglement-assisted continuous variable quantum measurement”, J. Phys. A: Math. Theor., 53:37 (2020), 375307, 17 с.  mathnet  crossref


Статьи по теме:

ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2022