量子信息学学术活动月系列报告

讲座内容：报告一 15:00-16:00 冯元量子马尔可夫链的模型检测

摘要：模型检测已被证明在经典密码协议中是有效地，但是在量子系统中应用却是困难的：量子态的空间是连续的甚至在有限维也是。为了克服这些困难，我们引入了量子马尔科夫链，尤其是模型化了量子密码协议，这种情况下，量子效能被编译为超算子标记转换，使得局域信息经典化。我们还定义了量子版本的概率计算树逻辑（PCTL）同时发展了有效地量子马尔科夫链的模型检测算法。

报告二 16:30-17:30 谢明修逼近分辨和可区分范式中的一个严格的分层

摘要：考虑带任意小的错误概率通过局部操作和经典通信（LOCC）区分量子态的问题。最典型的例子就是对于对称态的区分，我们解决了这个领域的一些问题。首先，基于文献[Kleinmann etal. Phys. Rev. A 84 042326 (2011)]中的对称区分准则来解决经典“双倍-三倍”系综问题，进而解决了长期遗留的LOCC子优化的猜想。讨论了三倍体态的N拷贝比且建立了N拷贝系综与Shor单拷贝系综的紧密联系。对于任意有限的N，证明了这种优化特征不能由LOCC获得。当N→ ∞时，LOCC却可以区分最优态。最后，研究区分范数的问题，获得了通过对称LOCC完美区分任意尺寸多体态的必要条件。使用该推广结果研究了LOCC与分离范数间的关系。