論文の概要: Proofs of network quantum nonlocality aided by machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16543v1
• Date: Wed, 30 Mar 2022 18:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 06:56:45.639279
• Title: Proofs of network quantum nonlocality aided by machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習によるネットワーク量子非局所性の証明
• Authors: Alejandro Pozas-Kerstjens, Nicolas Gisin, Marc-Olivier Renou
• Abstract要約: 我々は[DOI40103/PhysRevLett.123.140]の量子三角形分布の族が、元の証明よりも広い範囲の三角形局所モデルを認めていないことを示した。 我々は、独立な利害関係を持つ二項結果を持つ三角形のシナリオに対して、ネットワークベルの不等式を大量に収集する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The study of nonlocality in scenarios that depart from the bipartite Einstein-Podolsky-Rosen setup is allowing to uncover many fundamental features of quantum mechanics. Recently, an approach to building network-local models based on machine learning lead to the conjecture that the family of quantum triangle distributions of [DOI:10.1103/PhysRevLett.123.140401] did not admit triangle-local models in a larger range than the original proof. We prove part of this conjecture in the affirmative. Our approach consists in reducing the family of original, four-outcome distributions to families of binary-outcome ones, which we prove not to admit triangle-local models by means of the inflation technique. In the process, we produce a large collection of network Bell inequalities for the triangle scenario with binary outcomes, which are of independent interest.
• Abstract（参考訳）: アインシュタイン-ポドルスキー-ローゼン構成から離れたシナリオにおける非局所性の研究は、量子力学の多くの基本的な特徴を明らかにすることができる。 近年、機械学習に基づくネットワークローカルモデル構築のアプローチにより、[doi:10.1103/physrevlett.123.140401]の量子三角形分布の族は、元の証明よりも広い範囲の三角局所モデルを認めなかったと推測されている。 我々はこの予想の一部を肯定的に証明する。 我々のアプローチは、元来の四元分布の族を二元換算分布の族に還元することであり、インフレーション手法によって三角局所モデルを認めないことを証明した。 この過程で,二進結果を持つ三角形シナリオに対するネットワークベル不等式を多数生成し,独立な関心を持つ。

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