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数据处理是经典与量子散度及信息度量的理想特性。在信息论中，收缩系数用于衡量量子态通过量子信道传输时其可区分性的衰减程度，由此建立了线性强数据处理不等式（SDPI）。然而，这些线性SDPI并非总是紧致的，在多数情况下仍有改进空间。该研究团队针对满足特定噪声标准的含噪声信道，建立了量子曲棍球散度的非线性SDPI。值得注意的是，这些成果不仅改进了现有量子曲棍球散度的线性SDPI，也超越了经典曲棍球散度的非线性SDPI。通过定义推广自Dobrushin曲线的Fγ曲线，该工作刻画了异质信道序列组合的SDPI特性。此外，研究人员在曲棍球散度附加约束条件下，推导出f-散度的反向Pinsker型不等式。研究表明，这些非线性SDPI能够确立线性SDPI无法实现的更紧致有限混合时间。更重要的是，当采用量子局部差分隐私量化隐私性时，该成果在构建序列私有量子信道组合的更强隐私保障方面展现出应用价值。