We investigate the extremality of stabilizer states to reveal their exceptional role in the space of all $n$-qubit/qudit states. We establish uncertainty principles for the characteristic function and the Wigner function of states, respectively. We find that only stabilizer states achieve saturation in these principles. Furthermore, we prove a general theorem that stabilizer states are extremal for convex information measures invariant under local unitaries. We explore this extremality in the context of various quantum information and correlation measures, including entanglement entropy, conditional entropy and other entanglement measures. Additionally, leveraging the recent discovery that stabilizer states are the limit states under quantum convolution, we establish the monotonicity of the entanglement entropy and conditional entropy under quantum convolution. These results highlight the remarkable information-theoretic properties of stabilizer states. Their extremality provides valuable insights into their ability to capture information content and correlations, paving the way for further exploration of their potential in quantum information processing.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月2日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月2日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月1日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月30日
VIP会员
相关VIP内容
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月2日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月2日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月1日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月30日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员