A Meaner King uses Biased Bases

The mean king problem is a quantum mechanical retrodiction problem, in which Alice has to name the outcome of an ideal measurement on a d-dimensional quantum system, made in one of (d+1) orthonormal bases, unknown to Alice at the time of the measurement. Alice has to make this retrodiction on the basis of the classical outcomes of a suitable control measurement including an entangled copy. We show that the existence of a strategy for Alice is equivalent to the existence of an overall joint probability distribution for (d+1) random variables, whose marginal pair distributions are fixed as the transition probability matrices of the given bases. In particular, for d=2 the problem is decided by John Bell's classic inequality for three dichotomic variables. For mutually unbiased bases in any dimension Alice has a strategy, but for randomly chosen bases the probability for that goes rapidly to zero with increasing d.Comment: 5 pages, 1 figur

Quanteninformation und konvexe Optimierung

This thesis is concerned with convex optimization problems in quantum information theory. It features an iterative algorithm for optimal quantum error correcting codes, a postprocessing method for incomplete tomography data, a method to estimate the amount of entanglement in witness experiments, and it gives necessary and sufficient criteria for the existence of retrodiction strategies for a generalized mean king problem.Diese Dissertation befasst sich mit konvexen Optimierungsproblemen in der Quanteninformationstheorie. Sie beinhaltet einen iterativen Algorithmus zur Konstruktion optimaler Quantenfehlerkorrekturcodes, eine Methode zur Auswertung unvollständiger Tomographiedaten und eine Methode zur quantitativen Verschränktheitsschätzung in Experimenten mit Verschränktheitszeugen. Zudem werden notwendige und hinreichende Bedingungen für die Existenz von Rückbestimmungsstrategien für ein verallgemeinertes Mean-King-Problem gegeben

Quanteninformation und konvexe Optimierung

This thesis is concerned with convex optimization problems in quantum information theory. It features an iterative algorithm for optimal quantum error correcting codes, a postprocessing method for incomplete tomography data, a method to estimate the amount of entanglement in witness experiments, and it gives necessary and sufficient criteria for the existence of retrodiction strategies for a generalized mean king problem.Diese Dissertation befasst sich mit konvexen Optimierungsproblemen in der Quanteninformationstheorie. Sie beinhaltet einen iterativen Algorithmus zur Konstruktion optimaler Quantenfehlerkorrekturcodes, eine Methode zur Auswertung unvollständiger Tomographiedaten und eine Methode zur quantitativen Verschränktheitsschätzung in Experimenten mit Verschränktheitszeugen. Zudem werden notwendige und hinreichende Bedingungen für die Existenz von Rückbestimmungsstrategien für ein verallgemeinertes Mean-King-Problem gegeben

Quanteninformation und konvexe Optimierung

This thesis is concerned with convex optimization problems in quantum information theory. It features an iterative algorithm for optimal quantum error correcting codes, a postprocessing method for incomplete tomography data, a method to estimate the amount of entanglement in witness experiments, and it gives necessary and sufficient criteria for the existence of retrodiction strategies for a generalized mean king problem.Diese Dissertation befasst sich mit konvexen Optimierungsproblemen in der Quanteninformationstheorie. Sie beinhaltet einen iterativen Algorithmus zur Konstruktion optimaler Quantenfehlerkorrekturcodes, eine Methode zur Auswertung unvollständiger Tomographiedaten und eine Methode zur quantitativen Verschränktheitsschätzung in Experimenten mit Verschränktheitszeugen. Zudem werden notwendige und hinreichende Bedingungen für die Existenz von Rückbestimmungsstrategien für ein verallgemeinertes Mean-King-Problem gegeben