RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Теоретическая и математическая физика // Архив

ТМФ, 2024, том 221, номер 2, страницы 255–279 (Mi tmf10734)

Матрицы полной, классической и квантовой неопределенностей, полученные с использованием монотонных операторных функций

Цзин Я Фаньa, Нань Лиbc, Шунь Лун Лоbc

a School of Mathematics and Information Science and Research Center for Mathematics, North Minzu University, Yinchuan, China
b Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China
c School of Mathematical Sciences, University of the Chinese Academy of Sciences, Beijing, China

Аннотация: В квантовой теории информации важно различать классическую и квантовую информацию. Представлено расширение на неэрмитовы операторы концепции метрически усовершенствованной корреляционной меры и некоторых связанных с ней мер и установлено несколько соотношений для метрически усовершенствованной косой информации с различными монотонными операторными функциями. С использованием этих функций введены три матрицы неопределенности, порождаемой каналами, а именно матрицы полной, классической и квантовой неопределенностей. Получено разложение матрицы полной неопределенности на классическую и квантовую части и исследованы основные свойства введенных матриц. В качестве приложений с помощью матриц неопределенности проведена количественная оценка декогерентности, вызванной действием квантовых каналов на квантовые состояния, и вычислены матрицы неопределенности для некоторых типичных каналов, что помогает выявить присущие им особенности. Кроме того, установлено несколько соотношений неопределенностей в терминах дисперсии, улучшающих традиционные соотношения неопределенностей Гейзенберга.

Ключевые слова: монотонные операторные функции, метрически усовершенствованная косая информация, неопределенность, квантовые каналы.

PACS: 03.67.-a, 03.65.Ta

Поступило в редакцию: 31.03.2024
После доработки: 13.05.2024

DOI: 10.4213/tmf10734


 Англоязычная версия: Theoretical and Mathematical Physics, 2024, 221:2, 1813–1835

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024