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广义量子Arimoto-Blahut（QAB）算法是量子信息论中一种强大的无导数迭代方法。其广泛应用的主要障碍在于，现有收敛性保证通常依赖于分析条件，这些条件要么过于严格，要么难以针对具体问题进行验证。该研究团队通过引入后验认证视角解决这一问题：无需完全先验可验证的假设，而是提供可直接通过算法产生的迭代序列进行验证的收敛性与误差保证。具体而言，研究人员证明了一个广义全局收敛定理，表明在凸性条件和显著弱化的数值可验证条件下，QAB迭代能收敛至全局极小值点。该定理催生了一种实用认证流程：通过校验计算轨迹上的显式不等式，即可认证全局最优性并界定所获值的次优程度。 作为应用，该工作开发了一种经过认证的迭代方案，用于计算信道量子相对熵——量子动力学中区分度的基本度量。该量的数值计算具有公认挑战性：基于梯度的方法受限于矩阵函数（如平方根与对数）的复杂性，而最近的半定规划方法在高精度要求下会面临计算与内存压力。该团队方法通过将QAB迭代与后验认证相结合，避免了这些瓶颈，形成高效可扩展的算法。数值实验表明，相较于基于半定规划的方法，新方案具有更快收敛速度、更优可扩展性和适应性。