本稿では、共有ランダム性支援チャネルシミュレーションの誤り指数と強い逆指数が、レニチャネル相互情報量の単純な最適化問題として表現できることを示します。
本稿では、Rényiダイバージェンスを用いてチャネルシミュレーションの近似レベルを測定し、Rényiシミュレーションレート、信頼性関数、強い逆 exponents を特徴づけることで、逆シャノン定理を強化する。
本稿では、古典チャネルと古典-量子チャネルのシミュレーションにおいて、非シグナリング相関支援を用いたメタ逆定理が、共有ランダムネスや共有エンタングルメントを用いた場合の成功確率に対して、 (1-1/e) の近似比を持つことを示します。