Kirkwood-Dirac准概率的边界

Kirkwood-Dirac（KD）准概率描述了联合量子可观测量的测量统计，因其作为各种量子信息处理任务中非经典特征的著名指示器而引起广泛关注。它松化了概率的Kolmogorov公理，通过允许负甚至虚概率，从而将经典概率理论包含在其内部边界之内。在本工作中，我们在轻度假设下引入后量子准概率，以提供KD准概率的外部边界。具体而言，我们提供了定性和定量证据表明，经典、KD和后量子准概率形成一个严格的层次结构，即联合概率分布是KD准概率分布的严格子集，而KD准概率分布是后量子准概率分布的严格子集。 surprising的是，我们能够推导出对经典概率和KD准概率均有效的一些非平凡界限，甚至对由任意测量次数生成的KD准概率也有效。最后，我们得到了一些有趣的界限并指出了其含义。我们的工作解决了KD准概率的根本问题，即何时何地对其进行边界界定，从而为更深入地理解在量子信息处理中利用它提供了更深入的理解。