Fugu-MT 論文翻訳(概要): How confused can an entanglement witness be to be still persuasive

論文の概要: How confused can an entanglement witness be to be still persuasive

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11340v1
Date: Mon, 23 Nov 2020 11:41:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-23 09:08:36.096608
Title: How confused can an entanglement witness be to be still persuasive
Title（参考訳）: わいせつな目撃者がまだ説得力があるのか
Authors: Jan Roik, Karol Bartkiewicz, Anton\'in \v{C}ernoch, Karel Lemr
Abstract要約: ANN -- 人工知能ニューラルネットワーク -- が、両方のアプローチのバランスをとることを実証しています。本稿では,ランダムな2量子ビット量子状態に対する目撃者に基づく手法とANNの性能の比較を行う。
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: Detection of entangled states is essential in both fundamental and applied quantum physics. However, this task proves to be challenging especially for general quantum states. One can execute full state tomography but this method is time demanding especially in complex systems. Other approaches use entanglement witnesses, these methods tend to be less demanding but lack reliability. Here, we demonstrate that ANN -- artificial neural networks provide a balance between both approaches. In this paper, we make a comparison of ANN performance against witness-based methods for random general 2-qubit quantum states without any prior information on the states. Furthermore, we apply our approach to real experimental data set.
Abstract（参考訳）: 絡み合った状態の検出は、基礎物理学と応用量子物理学の両方において不可欠である。しかし、この課題は特に一般の量子状態において困難であることが証明されている。完全な状態トモグラフィは実行できるが、この方法は特に複雑なシステムでは時間を要する。他のアプローチでは絡み合いの目撃者を用いるが、これらの手法は要求を減らしがちだが信頼性に欠ける。ここでは、ANN -- 人工ニューラルネットワークが両方のアプローチのバランスを提供することを示す。本稿では,ランダムな2量子ビット量子状態に対する目撃者に基づく手法とANNの性能の比較を行う。さらに,本手法を実実験データセットに適用する。

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