基于量子态不稳定结构的局部近似盲量子数据压缩的速率降低

在本文中，我们提出一种用于数据压缩任务——盲量子数据压缩——的新协议，带有有限局部近似。盲数据压缩的速率对近似十分敏感，即便近似极其微小。这种不稳定性源于量子态结构对近似的敏感性，使得在存在近似时对盲压缩的分析难以处理。在本文中，我们构建了一种利用该不稳定性大幅降低压缩速率的协议。我们的协议在所考察的具体例子中显示出显著的速率降低。此外，我们将方法应用于对角态，并针对这一特殊情况提出了两类近似方法。我们进行了数值实验，观察到这两类近似方法中有一类表现明显优于另一类。因此，我们的分析向允许近似的盲量子数据压缩的通用研究迈出第一步，以进一步探究盲量子数据压缩的近似-速率权衡。