协方差分解作为网络中关联性的普适极限
量子物理
2022-02-15 v2
摘要
通过网络连接到独立信源的各方之间可以产生关联性。值得注意的是，给定网络中可行关联的空间取决于信源的物理性质以及各方所执行的测量。特别地，量子信源能够产生经典方式无法产生的非局域关联。在本文中，我们基于协方差矩阵推导了网络中关联性的一个普适极限。我们证明，在满足特定条件的网络中，任何可行关联的协方差矩阵都可分解为半正定矩阵之和，其中每一项对应于网络中的一个信源。我们的结果具有普适性，因为它适用于网络中关联的任何物理理论，包括经典、量子以及所有广义概率理论。
引用
@article{arxiv.2103.14840,
title = {Covariance Decomposition as a Universal Limit on Correlations in Networks},
author = {Salman Beigi and Marc-Olivier Renou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.14840},
year = {2022}
}
备注
22 pages