論文の概要: Quantum entanglement recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14397v2
• Date: Mon, 12 Apr 2021 18:15:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-07 23:08:33.333810
• Title: Quantum entanglement recognition
• Title（参考訳）: 量子絡み合い認識
• Authors: Jun Yong Khoo and Markus Heyl
• Abstract要約: 機械学習技術に基づく絡み合いを探索するための枠組みを定式化する。 得られた量子エンタングルメント認識タスクは正確であり、よく制御されたエラーを割り当てることができることを示す。
• 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: Entanglement constitutes a key characteristic feature of quantum matter. Its detection, however, still faces major challenges. In this letter, we formulate a framework for probing entanglement based on machine learning techniques. The central element is a protocol for the generation of statistical images from quantum many-body states, with which we perform image classification by means of convolutional neural networks. We show that the resulting quantum entanglement recognition task is accurate and can be assigned a well-controlled error across a wide range of quantum states. We discuss the potential use of our scheme to quantify quantum entanglement in experiments. Our developed scheme provides a generally applicable strategy for quantum entanglement recognition in both equilibrium and nonequilibrium quantum matter.
• Abstract（参考訳）: 絡み合いは量子物質の重要な特徴である。 しかし、検出は依然として大きな課題に直面している。 本稿では,機械学習手法に基づく絡み合い検出のための枠組みを定式化する。 中心要素は、畳み込みニューラルネットワークを用いて画像分類を行う量子多体状態からの統計的画像生成のためのプロトコルである。 その結果、量子エンタングルメント認識タスクは正確であり、幅広い量子状態にわたってよく制御された誤差を割り当てることができる。 実験における量子エンタングルメントを定量化する手法の可能性について論じる。 本手法は、平衡および非平衡量子物質における量子絡み合い認識に広く適用可能な戦略を提供する。

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