論文の概要: Detecting entanglement in quantum many-body systems via permutation moments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08391v2
• Date: Thu, 9 Feb 2023 08:24:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 23:17:09.784314
• Title: Detecting entanglement in quantum many-body systems via permutation moments
• Title（参考訳）: 置換モーメントによる量子多体系の絡み合いの検出
• Authors: Zhenhuan Liu, Yifan Tang, Hao Dai, Pengyu Liu, Shu Chen, Xiongfeng Ma
• Abstract要約: 置換モーメントに基づく多部交絡基準を設計するためのフレームワークを提案する。 これらの基準は、長距離$XY$ Hamiltonianを持つマルチキュービットIsingモデルにおいて強い検出能力を示す。 我々のフレームワークは、量子多体系のより複雑な絡み合い構造を検出するために一般化することもできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.376631240407246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multipartite entanglement plays an essential role in both quantum information science and many-body physics. Due to the exponentially large dimension and complex geometric structure of the state space, the detection of entanglement in many-body systems is extremely challenging in reality. Conventional means, like entanglement witness and entropy criterion, either highly depend on the prior knowledge of the studied systems or the detection capability is relatively weak. In this work, we propose a framework for designing multipartite entanglement criteria based on permutation moments, which have an effective implementation with either the generalized control-SWAP quantum circuits or the random unitary techniques. These criteria show strong detection capability in the multi-qubit Ising model with a long-range $XY$ Hamiltonian. The quantities associated with these criteria have clear physical meaning and can be used as entanglement quantifiers, with which we show the entanglement scaling transition in a quantum dynamical phase transition. Furthermore, our framework can also be generalized to detect the much more complicated entanglement structure in quantum many-body systems.
• Abstract（参考訳）: 多成分の絡み合いは、量子情報科学と多体物理学の両方において重要な役割を果たす。 状態空間の指数的に大きな次元と複雑な幾何学構造のため、多体系の絡み合いの検出は現実的には極めて困難である。 従来の手段では、絡み合いの証人やエントロピー基準のように、研究対象のシステムの事前の知識に依存するか、検出能力が比較的弱い。 そこで本研究では,一般化制御SWAP量子回路とランダムユニタリ手法のいずれかを効果的に実装した,置換モーメントに基づく多部絡み合いの基準を設計するためのフレームワークを提案する。 これらの基準は、長距離$XY$ Hamiltonianを持つマルチキュービットIsingモデルにおいて強い検出能力を示す。 これらの基準に関連付けられた量には明確な物理的意味があり、量子力学相転移におけるエンタングルメントスケーリング遷移を示すエンタングルメント量子化器として使用できる。 さらに、我々のフレームワークは量子多体系のより複雑な絡み合い構造を検出するために一般化することもできる。

関連論文リスト

• Scalable multipartite entanglement criteria for continuous variables [6.181008505226926]
  本稿では,マルチモード連続変数系のあらゆる種類のマルチパーティ・エンタングルメントに対して,非常に一般的なエンタングルメント検出法を提案する。 我々の基準は、絡み合い、真の絡み合い、および他の種類の分離性をほぼ同義に検出することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T13:27:19Z)
• High-dimentional Multipartite Entanglement Structure Detection with Low Cost [18.876952671920133]
  本稿では,絡み合い構造検出に適した表現を生成するニューラルネットワークモデルを提案する。 提案手法は最大19量子ビット系における95%以上の検出精度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T12:09:26Z)
• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• Improved criteria of detecting multipartite entanglement structure [7.236334007028333]
  本稿では,多部交絡構造をよりよく識別する,強力な絡み合いの目撃者を構築するための体系的手法を提案する。 我々の結果は、多くの量子情報処理タスクに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T14:01:22Z)
• Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [90.05272647148196]
  期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。 本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。 私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:53:55Z)
• A generic framework for genuine multipartite entanglement detection [15.037030262271992]
  本稿では,任意の対象状態に対して,新たな絡み合いの証人を生成するための厳密な手順を提案する。 優れた耐雑音性を持つので、我々の枠組みは、真のマルチパーティの絡み合いに広く適用されるべきである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T13:35:57Z)
• Efficient criteria of quantumness for a large system of qubits [58.720142291102135]
  大規模部分量子コヒーレント系の基本パラメータの無次元結合について論じる。 解析的および数値計算に基づいて、断熱進化中の量子ビット系に対して、そのような数を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-30T23:50:05Z)
• Detecting entanglement structure in continuous many-body quantum systems [0.0]
  多体量子系の包括的理解の前提条件は、その絡み合い構造の特徴である。 本研究では, ホウ素-アインシュタイン凝縮体の異なる部分系間の絡み合いを明らかにすることで, 絡み合いを証明し, 証明する一般的なスキームを開発する。 マルチモード設定でのボゴリューボフモードでのスキーズ検出は、空間的に拡張された多体系の絡み合いを研究する量子シミュレーションの能力を高める可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-25T21:12:07Z)
• Entanglement transfer, accumulation and retrieval via quantum-walk-based qubit-qudit dynamics [50.591267188664666]
  高次元システムにおける量子相関の生成と制御は、現在の量子技術の展望において大きな課題である。 本稿では,量子ウォークに基づく移動・蓄積機構により,$d$次元システムの絡み合った状態が得られるプロトコルを提案する。 特に、情報を軌道角運動量と単一光子の偏光度にエンコードするフォトニック実装について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-14T14:33:34Z)
• Quantum Non-equilibrium Many-Body Spin-Photon Systems [91.3755431537592]
  論文は、非平衡状態における強相関量子系の量子力学に関するものである。 本研究の主な成果は, 臨界ダイナミクスのシグナチャ, 超ストロング結合のテストベッドとしての駆動ディックモデル, キブルズルーク機構の3つにまとめることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-23T19:05:56Z)
• Entanglement Classification via Neural Network Quantum States [58.720142291102135]
  本稿では、学習ツールと量子絡み合いの理論を組み合わせて、純状態における多部量子ビット系の絡み合い分類を行う。 我々は、ニューラルネットワーク量子状態(NNS)として知られる制限されたボルツマンマシン(RBM)アーキテクチャにおいて、人工ニューラルネットワークを用いた量子システムのパラメータ化を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T07:40:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。