論文の概要: Deep learning the hierarchy of steering measurement settings of
qubit-pair states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05201v1
- Date: Thu, 8 Jun 2023 13:55:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-09 14:05:32.142332
- Title: Deep learning the hierarchy of steering measurement settings of
qubit-pair states
- Title(参考訳): クビットペア状態のステアリング測定設定の階層化の深層学習
- Authors: Hong-Ming Wang, Huan-Yu Ku, Jie-Yien Lin, and Hong-Bin Chen
- Abstract要約: 我々は、深層学習モデルのパワーを活用して、ステアリング測定設定の階層を推定する。
認識すべき状態を符号化する異なる物理駆動的特徴に対するよく訓練されたモデルの反応により、Alice-to-Bob ステアビリティの最もコンパクトな特徴は、アリスの定期的に整列された操舵楕円体であると結論付けることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.4724825031148411
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum steering has attracted increasing research attention because of its
fundamental importance, as well as its applications in quantum information
science. Regardless of the well-established characterization of the
steerability of assemblages, it remains unclear how to detect the degree of
steerability even for an arbitrary qubit-pair state due to the cumbersome
optimization over all possible incompatible measurements. Here we leverage the
power of the deep learning models to infer the hierarchy of steering
measurement setting. A computational protocol consisting of iterative tests is
constructed to overcome the optimization, meanwhile, generating the necessary
training data. According to the responses of the well-trained models to the
different physics-driven features encoding the states to be recognized, we can
conclude that the most compact characterization of the Alice-to-Bob
steerability is Alice's regularly aligned steering ellipsoid; whereas Bob's
ellipsoid is irrelevant. Additionally, our approach is versatile in revealing
further insights into the hierarchical structure of quantum steering and
detecting the hidden steerability.
- Abstract(参考訳): 量子ステアリングは、その基本的な重要性と量子情報科学への応用により、研究の注目を集めている。
集合体の操舵性の評価は確立されていないが、あらゆる不整合性測定に対して不整合性最適化を行うため、任意のキュービットペア状態であっても、どのように操舵性を検出するかは定かではない。
ここでは、深層学習モデルのパワーを活用して、ステアリング測定設定の階層を推定する。
一方、最適化を克服するために反復テストからなる計算プロトコルを構築し、必要なトレーニングデータを生成する。
認識すべき状態を符号化する異なる物理駆動的特徴に対するよく訓練されたモデルの反応によると、Alice-to-Bob ステアビリティの最もコンパクトな特徴は、アリスの規則的に整列した操舵楕円体である。
さらに、我々のアプローチは量子ステアリングの階層構造に関するさらなる洞察を明らかにし、隠れたステアビリティを検出できる。
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