論文の概要: Genuine multipartite nonlocality with causal-diagram postselection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10069v3
• Date: Tue, 26 Jul 2022 10:37:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 02:29:10.113790
• Title: Genuine multipartite nonlocality with causal-diagram postselection
• Title（参考訳）: 因果ダイアグラムによる遺伝子多部非局在性
• Authors: Valentin Gebhart, Luca Pezz\`e, Augusto Smerzi
• Abstract要約: GMNは集合的にポストセレクトされても実証可能な条件を確立する。 その結果,実験の因果構造と相対性理論による無信号条件を用いて導出した。
• 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: The generation and verification of genuine multipartite nonlocality (GMN) is of central interest for both fundamental research and quantum technological applications, such as quantum privacy. To demonstrate GMN in measurement data, the statistics are commonly postselected by neglecting undesired data. Until now, valid postselection strategies have been restricted to local postselection. A general postselection that is decided after communication between parties can mimic nonlocality, even though the complete data are local. Here, we establish conditions under which GMN is demonstrable even if observations are postselected collectively. Intriguingly, certain postselection strategies that require communication among several parties still offer a demonstration of GMN shared between all parties. The results are derived using the causal structure of the experiment and the no-signalling condition imposed by relativity. Finally, we apply our results to show that genuine three-partite nonlocality can be created with independent particle sources.
• Abstract（参考訳）: 真のマルチパーティライト非局所性(GMN)の生成と検証は、量子プライバシーのような基礎研究と量子技術応用の両方において中心的な関心事である。 測定データでgmnを示すために、統計は望ましくないデータを無視して一般的に選択される。 これまで、有効なポストセレクション戦略は、ローカルなポストセレクションに限られていた。 当事者間の通信後に決定される一般的なポストセレクションは、完全なデータが局所的であっても非局所性を模倣することができる。 ここでは,観測をまとめて選択してもgmnが実証可能な条件を確立する。 興味深いことに、いくつかの政党間のコミュニケーションを必要とする特定のポストセレクション戦略は、まだすべての政党間で共有されるGMNのデモンストレーションを提供している。 その結果,実験の因果構造と相対性理論による無信号条件を用いて導出した。 最後に, 独立粒子源を用いて真の3粒子非局所性を生成可能であることを示す。

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