講座內容：報告一 15:00-16:00 馮元量子馬爾可夫鏈的模型檢測

摘要：模型檢測已被證明在經(jīng)典密碼協(xié)議中是有效地，但是在量子系統中應用卻是困難的：量子態(tài)的空間是連續的甚至在有限維也是。為了克服這些困難，我們引入了量子馬爾科夫鏈，尤其是模型化了量子密碼協(xié)議，這種情況下，量子效能被編譯為超算子標記轉換，使得局域信息經(jīng)典化。我們還定義了量子版本的概率計算樹(shù)邏輯（PCTL）同時(shí)發(fā)展了有效地量子馬爾科夫鏈的模型檢測算法。

報告二 16:30-17:30 謝明修逼近分辨和可區分范式中的一個(gè)嚴格的分層

摘要：考慮帶任意小的錯誤概率通過(guò)局部操作和經(jīng)典通信（LOCC）區分量子態(tài)的問(wèn)題。最典型的例子就是對于對稱(chēng)態(tài)的區分，我們解決了這個(gè)領(lǐng)域的一些問(wèn)題。首先，基于文獻[Kleinmann etal. Phys. Rev. A 84 042326 (2011)]中的對稱(chēng)區分準則來(lái)解決經(jīng)典“雙倍-三倍”系綜問(wèn)題，進(jìn)而解決了長(cháng)期遺留的LOCC子優(yōu)化的猜想。討論了三倍體態(tài)的N拷貝比且建立了N拷貝系綜與Shor單拷貝系綜的緊密聯(lián)系。對于任意有限的N，證明了這種優(yōu)化特征不能由LOCC獲得。當N→ ∞時(shí)，LOCC卻可以區分最優(yōu)態(tài)。最后，研究區分范數的問(wèn)題，獲得了通過(guò)對稱(chēng)LOCC完美區分任意尺寸多體態(tài)的必要條件。使用該推廣結果研究了LOCC與分離范數間的關(guān)系。