論文の概要: Finding semi-optimal measurements for entanglement detection using Autoencoder Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07031v2
• Date: Sun, 16 Aug 2020 06:27:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 00:32:31.162642
• Title: Finding semi-optimal measurements for entanglement detection using Autoencoder Neural Networks
• Title（参考訳）: オートエンコーダニューラルネットワークを用いた絡み合い検出のための半最適測定
• Authors: Mohammad Yosefpor, Mohammad Reza Mostaan, Sadegh Raeisi
• Abstract要約: 3つの測定値の少ない高性能エンタングルメント検出器が検出可能であることを示す。 また、状態の完全な情報を用いて、2ビットの絡み合った状態をすべてほぼ完全に識別できるニューラルネットワークを開発する。
• 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: Entanglement is one of the key resources of quantum information science which makes identification of entangled states essential to a wide range of quantum technologies and phenomena. This problem is however both computationally and experimentally challenging. Here we use autoencoder neural networks to find semi-optimal set of incomplete measurements that are most informative for the detection of entangled states. We show that it is possible to find high-performance entanglement detectors with as few as three measurements. Also, with the complete information of the state, we develop a neural network that can identify all two-qubits entangled states almost perfectly. This result paves the way for automatic development of efficient entanglement witnesses and entanglement detection using machine learning techniques.
• Abstract（参考訳）: 絡み合いは、幅広い量子技術や現象に不可欠な絡み合い状態の同定を可能にする量子情報科学の鍵となる資源の1つである。 しかし、この問題は計算的にも実験的にも困難である。 ここでは、オートエンコーダニューラルネットワークを用いて、絡み合った状態の検出に最も有用な不完全な測定値の半最適セットを見つける。 3つの測定値の少ない高性能エンタングルメント検出器が検出可能であることを示す。 また、状態の完全な情報を用いて、2ビットの絡み合った状態をすべてほぼ完全に識別できるニューラルネットワークを開発する。 これにより,効率的な絡み込み証人の自動開発や,機械学習技術を用いた絡み付き検出が実現される。

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