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该研究团队提出了首个具有非渐进收敛保证的算法，用于计算Petz-Augustin容量——这一概念不仅推广了经典信道容量，还刻画了经典-量子信道编码中的最优误差指数。该容量可等价表述为两种互信息推广形式的最大化：Petz-Rényi信息与Petz-Augustin信息。针对Petz-Rényi信息的最大化问题，研究人员证明其对应于一个凸Hölder光滑优化问题，因此Nesterov（2015）提出的通用快速梯度法及其收敛保证可直接适用。对于Petz-Augustin信息的最大化，该工作采用双层优化策略：首先证明目标函数相对于负香农熵具有光滑性，可通过熵镜像下降法高效优化；其次为计算熵镜像下降每步迭代所需的Petz-Augustin信息，提出了一种基于Thompson度量的新型压缩不动点算法。值得注意的是，该策略可视为He等人（2024）提出的Blahut-Arimoto算法镜像下降解释的广义推广。