量子仪器的后处理
统计方法学
2021-03-05 v2 统计理论
统计理论
摘要
研究序贯测量对量子理论的基础方面与量子技术的实际实现都极为重要，这两类应用均可抽象地描述为将量子仪器按一定长度串联成序列。一般而言，序列中任一步骤的仪器选择可基于所有先前仪器的经典结果有条件地选定。对于序列中的两个仪器，我们将条件第二个仪器视为将第一个仪器后处理为新仪器的有效方式。这类似于用随机矩阵对其结果进行经典随机化，可将正算子值测度（POVM）描述的测量后处理为另一个测量。在本文中，我们研究仪器的后处理关系及其在等价类上诱导的偏序。我们刻画了该序的最大与最小元，给出不同仪器类型间后处理的例子，并建立了其中某些仪器后处理与其诱导 POVM 间的联系。
引用
@article{arxiv.2010.15817,
title = {$\sigma$-Ridge: group regularized ridge regression via empirical Bayes noise level cross-validation},
author = {Nikolaos Ignatiadis and Panagiotis Lolas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.15817},
year = {2021}
}