論文の概要: Universal and optimal coin sequences for high entanglement generation in
1D discrete time quantum walks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07141v2
- Date: Mon, 23 Nov 2020 22:22:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-29 00:24:20.621305
- Title: Universal and optimal coin sequences for high entanglement generation in
1D discrete time quantum walks
- Title（参考訳）: 1次元離散時間量子ウォークにおける高絡み合い生成のための普遍的および最適コインシーケンス
- Authors: Aikaterini Gratsea, Friederike Metz, Thomas Busch
- Abstract要約: 絡み合いは多くの量子情報アプリケーションにおいて重要なリソースである。
我々は, 絡み合いの値が高いコイン演算子の決定論的列を普遍的に提示し, 解析する。
第2のアプローチでは、強化学習アルゴリズムを用いてコイン演算子のシーケンスを直接最適化する。
- 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 a key resource in many quantum information applications and
achieving high values independently of the initial conditions is an important
task. Here we address the problem of generating highly entangled states in a
discrete time quantum walk irrespective of the initial state using two
different approaches. First, we present and analyze a deterministic sequence of
coin operators which produces high values of entanglement in a universal manner
for a class of localized initial states. In a second approach, we directly
optimize the sequence of coin operators using a reinforcement learning
algorithm. While the amount of entanglement produced by the deterministic
sequence is fully independent of the initial states considered, the optimized
sequences achieve in general higher average values of entanglement that do
however depend on the initial state parameters. Our proposed sequence and
optimization algorithm are especially useful in cases where the initial state
is not fully known or entanglement has to be generated in a universal manner
for a range of initial states.
- Abstract（参考訳）: 絡み合いは多くの量子情報アプリケーションにおいて重要なリソースであり、初期条件とは独立して高い値を達成することが重要な課題である。
ここでは、2つの異なるアプローチを用いて初期状態に関係なく離散時間量子ウォークにおいて非常に絡み合った状態を生成する問題に対処する。
まず,局所化初期状態のクラスに対して,高いエンタングルメント値を普遍的に生成するコイン演算子の決定論的列を提示し,解析する。
第2のアプローチでは、強化学習アルゴリズムを用いてコイン演算子のシーケンスを直接最適化する。
決定論的シーケンスによって生成される絡み合いの量は、考慮された初期状態と完全に独立であるが、最適化されたシーケンスは、初期状態パラメータに依存する絡み合いの一般的な平均値を達成する。
提案手法は,初期状態が十分に分かっていない場合や,複数の初期状態に対して普遍的に絡み合わなければならない場合において,特に有用である。
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