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通道RLD Fisher信息界渐近可达性判据
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AI 综述
2026年11月12日，arXiv quant-ph 刊出香港中文大学（深圳）数据科学学院 Masahito Hayashi 的研究，给出通道右对数导数（RLD）Fisher 信息界渐近可达的精确判据——一个仅涉及 Choi 矩阵及其一阶导数的半正定可行性条件。该条件允许 RLD 矩阵最大本征值简并、Choi 矩阵秩亏；对广义退相干通道，条件化为非负证书权重之和为 1 的线性方程组。文中还给出通道 RLD 信息与最优渐近 SLD 信息之比无界的显式例子。
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最新进展11月12日 18:10
Hayashi 给出通道 RLD Fisher 信息界渐近可达的半正定判据及信息比无界例。报道时间线
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11月12日
- arXiv quant-ph（量子信息与量子物理）通道 RLD Fisher 信息界的渐近可达性
香港中文大学（深圳）数据科学学院的 Masahito Hayashi 给出了通道右对数导数（RLD）Fisher 信息界渐近可达的精确判据，即仅涉及 Choi 矩阵及其一阶导数的半正定可行性条件。该条件允许 RLD 矩阵最大本征值简并、Choi 矩阵秩亏；对广义退相干通道，条件化为非负证书权重之和为 1 的线性方程组。文中还给出通道 RLD 信息与最优渐近 SLD 信息之比无界的显式例子。
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