論文の概要: Bell non-locality using tensor networks and sparse recovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11455v2
- Date: Fri, 31 Jan 2020 14:17:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-05 04:44:04.062451
- Title: Bell non-locality using tensor networks and sparse recovery
- Title（参考訳）: テンソルネットワークとスパース回復を用いたベル非局所性
- Authors: I. S. Eli\"ens and S. G. A. Brito and R. Chaves
- Abstract要約: ベルの定理は、量子予測は局所的な隠れ変数の記述と不整合であると述べ、量子理論の基礎となっている。
本稿では,非局所性の検証と定量化が可能なテンソルネットワークとしてベルシナリオを解析することを提案する。
非シグナリング相関が準確率によって支配される隠れ変数モデルによって記述できることを証明することができる。
- 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: Bell's theorem, stating that quantum predictions are incompatible with a
local hidden variable description, is a cornerstone of quantum theory and at
the center of many quantum information processing protocols. Over the years,
different perspectives on non-locality have been put forward as well as
different ways to to detect non-locality and quantify it. Unfortunately and in
spite of its relevance, as the complexity of the Bell scenario increases,
deciding whether a given observed correlation is non-local becomes
computationally intractable. Here, we propose to analyse a Bell scenario as a
tensor network, a perspective permitting to test and quantify non-locality
resorting to very efficient algorithms originating from compressed sensing and
that offer a significant speedup in comparison with standard linear programming
methods. Furthermore, it allows to prove that non-signalling correlations can
be described by hidden variable models governed by a quasi-probability.
- Abstract（参考訳）: ベルの定理は、量子予測は局所的な隠れ変数記述とは相容れないと述べ、量子理論の基盤であり、多くの量子情報処理プロトコルの中心である。
長年にわたり、非局所性に関する異なる視点と、非局所性を検出して定量化する異なる方法が提案されてきた。
残念ながら、その関連性にもかかわらず、ベルのシナリオの複雑さが増すにつれて、観測された相関が局所的でないかどうかの判断は計算的に難解になる。
本稿では,ベルのシナリオをテンソルネットワークとして解析し,圧縮されたセンシングから生じる非常に効率的なアルゴリズムを用いて非局所性の検証と定量化を可能にする視点を提案する。
さらに、非シグナリング相関が準確率によって支配される隠れ変数モデルによって記述できることを証明することができる。
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