論文の概要: Learning entanglement breakdown as a phase transition by confusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00348v1
- Date: Tue, 1 Feb 2022 11:41:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-02 15:32:59.903191
- Title: Learning entanglement breakdown as a phase transition by confusion
- Title（参考訳）: 混乱による位相遷移としての絡み合いの学習
- Authors: M.A. Gavreev, A.S. Mastiukova, E.O. Kiktenko, A.K. Fedorov
- Abstract要約: 我々は「混乱による学習」として知られる機械学習技術を用いて絡み合いの分解を明らかにするアプローチを開発する。
提案手法は,正部分転位(PPT)を伴う絡み合った状態を含む,様々な状態に対する正しい回答を提供する。
また、ノイズのある中間スケール量子(NISQ)デバイスにおける絡み合いの分解を研究するのに適した、より実用的な方法を提案する。
- 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: Quantum technologies require methods for preparing and manipulating entangled
multiparticle states. However, the problem of determining whether a given
quantum state is entangled or separable is known to be an NP-hard problem in
general, and even the task of detecting entanglement breakdown for a given
class of quantum states is difficult. In this work, we develop an approach for
revealing entanglement breakdown using a machine learning technique, which is
known as 'learning by confusion'. We consider a family of quantum states, which
is parameterized such that there is a single critical value dividing states
within this family on separate and entangled. We demonstrate the 'learning by
confusion' scheme allows determining the critical value. Specifically, we study
the performance of the method for the two-qubit, two-qutrit, and two-ququart
entangled state, where the standard entanglement measures do not work
efficiently. In addition, we investigate the properties of the local
depolarization and the generalized amplitude damping channel in the framework
of the confusion scheme. Within our approach and setting the parameterization
of special trajectories to construct W shapes, we obtain an
entanglement-breakdown 'phase diagram' of a quantum channel, which indicates
regions of entangled (separable) states and the entanglement-breakdown region.
Then we extend the way of using the 'learning by confusion' scheme for
recognizing whether an arbitrary given state is entangled or separable. We show
that the developed method provides correct answers for a variety of states,
including entangled states with positive partial transpose (PPT). We also
present a more practical version of the method, which is suitable for studying
entanglement breakdown in noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices. We
demonstrate its performance using an available cloud-based IBM quantum
processor.
- Abstract（参考訳）: 量子技術は、絡み合った多粒子状態の準備と操作の方法を必要とする。
しかし、与えられた量子状態が絡み合うか分離可能であるかを決定する問題は一般にnp問題であることが知られており、与えられた量子状態のクラスに対する絡み合い分解を検出する作業でさえ困難である。
本研究では,「混乱による学習」として知られる機械学習技術を用いて,絡み合いの分解を明らかにする手法を開発する。
量子状態の族を考えると、この族の中に分離および絡み合った1つの臨界値分割状態が存在するようにパラメータ化される。
我々は「混乱による学習」スキームが臨界値を決定することを実証する。
具体的には,標準的な絡み合い対策が効果的に機能しない2量子,2量子,2量子の絡み合い状態に対する手法の性能について検討する。
さらに,混乱の枠組みにおける局所分極特性と一般化振幅減衰チャネルについて検討した。
w の形状を構成するための特別な軌道のパラメータ化のアプローチの中で、量子チャネルの絡み合い分解'位相図'を求め、絡み合い(分離可能)状態の領域と絡み合い破壊領域を示す。
次に,任意の状態が絡み合っているか分離可能であるかを認識するための「混乱による学習」スキームの使用方法を拡張する。
提案手法は, 正部分転位 (PPT) を持つ絡み合った状態を含む, 様々な状態に対して正しい回答を提供する。
また,ノイズ中規模量子(nisq)デバイスにおける絡み合い破壊の研究に適した,より実用的な手法を提案する。
我々は、利用可能なクラウドベースのibm量子プロセッサを用いてその性能を実証する。
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