論文の概要: Detecting continuous variable entanglement in phase space with the $Q$-distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.17165v2
• Date: Mon, 15 Jan 2024 14:58:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 03:33:39.430200
• Title: Detecting continuous variable entanglement in phase space with the $Q$-distribution
• Title（参考訳）: Q$-分布を用いた位相空間における連続変数絡みの検出
• Authors: Martin G\"arttner and Tobias Haas and Johannes Noll
• Abstract要約: 本稿では,Husimi $Q$-distributionに基づく連続変数絡み合い基準のクラスを証明する。 コンケーブ関数の集合を最適化する可能性の根源となる一般化について論じる。
• 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: We prove a general class of continuous variable entanglement criteria based on the Husimi $Q$-distribution, which represents a quantum state in canonical phase space, by employing a theorem by Lieb and Solovej. We discuss their generality, which roots in the possibility to optimize over the set of concave functions, from the perspective of continuous majorization theory and show that with this approach families of entropic as well as second moment criteria follow as special cases. All derived criteria are compared to corresponding marginal based criteria and the strength of the phase space approach is demonstrated for a family of prototypical example states where only our criteria flag entanglement. Further, we explore their optimization prospects in two experimentally relevant scenarios characterized by sparse data: finite detector resolution and finite statistics. In both scenarios optimization leads to clear improvements enlarging the class of detected states and the signal-to-noise ratio of the detection, respectively.
• Abstract（参考訳）: 正準位相空間における量子状態を表す Husimi $Q$-distribution に基づく連続変数の絡み合いの一般的なクラスを、リーブとソロヴェイの定理を用いて証明する。 我々は, 連続的可微分化理論の観点から, 凹関数集合を最適化する可能性に根ざしたそれらの一般性について考察し, このアプローチにより, 第二モーメント基準と同様にエントロピーの族が特別な場合として従うことを示す。 全ての基準を対応する限界基準と比較し、我々の基準フラグの絡み合いのみを有する原型状態の族に対して位相空間アプローチの強さを実証する。 さらに, 有限検出器分解能と有限統計量という, スパースデータによって特徴づけられる2つの実験的なシナリオにおいて, その最適化の展望について検討する。 両方のシナリオにおいて、最適化は検出された状態のクラスと検出の信号対雑音比を大きくする明確な改善をもたらす。

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