論文の概要: Automated Machine Learning can Classify Bound Entangled States with Tomograms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08118v3
• Date: Tue, 25 Aug 2020 18:32:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 07:07:26.706851
• Title: Automated Machine Learning can Classify Bound Entangled States with Tomograms
• Title（参考訳）: 自動機械学習は、トモグラフィで境界の絡み合った状態を分類できる
• Authors: Caio B. D. Goes and Askery Canabarro and Eduardo I. Duzzioni and Thiago O. Maciel
• Abstract要約: 本稿では、2つのキュートリットのランダムな状態を分離可能あるいは絡み合った状態に分類する自動機械学習手法を提案する。 Peres-Horodeckiの基準が満たされていない場合でも、私たちのフレームワークをうまく適用できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For quantum systems with a total dimension greater than six, the positive partial transposition (PPT) criterion is sufficient but not necessary to decide the non-separability of quantum states. Here, we present an Automated Machine Learning approach to classify random states of two qutrits as separable or entangled using enough data to perform a quantum state tomography, without any direct measurement of its entanglement. We could successfully apply our framework even when the Peres-Horodecki criterion fails. In addition, we could also estimate the Generalized Robustness of Entanglement with regression techniques and use it to validate our classifiers.
• Abstract（参考訳）: 6次元以上の量子系では、正部分転位(PPT)の基準は十分であるが、量子状態の非分離性を決定するのに必要ではない。 本稿では、量子状態トモグラフィーを実行するのに十分なデータを用いて、2つのキュートリットのランダムな状態を分離可能または絡み合うものとして分類する自動機械学習手法を提案する。 peres-horodeckiの基準が失敗した場合でも、このフレームワークをうまく適用できます。 さらに,エンタングルメントの一般化されたロバスト性を回帰手法で推定し,それを用いて分類器を検証することもできる。

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