論文の概要: Deep learning the hierarchy of steering measurement settings of
qubit-pair states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05201v2
- Date: Sat, 2 Mar 2024 02:13:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-05 20:52:39.089555
- 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、ディープラーニングモデルのパワーを活用して、特定の測定設定数で量子状態のステアビリティを推定する。
Alice-to-Bob steerability の最もコンパクトな特徴は Alice の定期的な整列型 steering ellipsoid である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0124625066746595
- 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. Here we leverage the power of the deep learning model to infer the
steerability of quantum states with specific numbers of measurement settings,
which form a hierarchical structure. 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 numerically 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. We have also
provided an explanation to this result with the one-way stochastic local
operations and classical communication. 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。
ここでは、階層構造を形成する特定の数の測定設定による量子状態のステアビリティを推定するために、ディープラーニングモデルのパワーを利用する。
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、アリス-ボブ間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。
また,この結果に対する一方向確率的局所操作と古典的コミュニケーションについても解説した。
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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