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数据处理不等式描述了这样一种现象：在任何共同的后处理下，两个概率分布只能变得更难区分。为了获得更精细的不等式，人们转向强数据处理不等式常数，这些常数针对给定的信道和参考态，在固定的可区分性度量下给出了最强的不等式。这些量已被用于量化经典和量子设置中时间齐次马尔可夫链向不动点收缩的速率。在这项工作中，该团队证明了量子f-散度满足局部逆Pinsker不等式，这意味着原始信道向其稳态的渐近收缩率受任何非交换χ²散度的强数据处理不等式常数的上界约束。利用量子详细平衡条件，该工作建立了这些界是紧的充分条件。最后，该研究将这些结果应用于Petz、Matsumoto和Hirche-Tomamichel的f-散度，建立了新的结果并强化了先前已知的结论。