31、量子信道的信息度量:互信息与相干信息解析

量子信道的信息度量:互信息与相干信息解析

在量子信息领域,量子信道的信息度量是理解和评估量子通信能力的关键。本文将深入探讨量子信道的互信息和相干信息,包括它们的定义、性质以及相关的优化问题。

1. 量子信道的互信息
1.1 互信息的定义

为了衡量量子信道保存量子相关性的能力,我们引入量子信道的互信息。假设Alice在实验室准备一个纯量子态 $\varphi_{AA’}$,并将 $A’$ 系统输入到量子信道 $N_{A’\to B}$ 中,传输后得到二部态 $\rho_{AB} = N_{A’\to B}(\varphi_{AA’})$。量子互信息 $I(A; B) {\rho}$ 是 $\rho {AB}$ 中相关性的静态度量。为了最大化量子信道能建立的相关性,Alice 需要对所有可能输入到信道 $N_{A’\to B}$ 的纯态最大化量子互信息 $I(A; B) {\rho}$。由此,量子信道的互信息 $I(N)$ 定义为:
[I(N) \equiv \max
{\varphi_{AA’}} I(A; B)_{\rho}]

量子信道的互信息对应着一个重要的操作任务。假设Alice和Bob共享无限的二部纠缠,并且可以多次独立使用信道 $N_{A’\to B}$,那么该信道的互信息对应着他们在这种情况下能传输的最大经典信息量。通过量子隐形传态,他们能传输的最大量子信息量是信道互信息的一半。

1.2 互信息的可加性

尽管Holevo信息不具有可加性,但令人惊讶的是,量子信道的互信息具有可加性。这意味着我们可以完全理解这个信息吞吐量的度量,也能理解它所对应的操作任

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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