Fugu-MT 論文翻訳(概要): Entanglement of Purification in Random Tensor Networks

論文の概要: Entanglement of Purification in Random Tensor Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06163v1
Date: Fri, 9 Jun 2023 18:00:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-13 20:39:01.096778
Title: Entanglement of Purification in Random Tensor Networks
Title（参考訳）: ランダムテンソルネットワークにおける浄化の絡み合い
Authors: Chris Akers, Thomas Faulkner, Simon Lin and Pratik Rath
Abstract要約: 精製の絡み合い$E_P(Acolon B)$は強力な相関測度であるが、計算が困難であることが知られている。 E_P(Acolon B)geq frac12S_R(2)(Acolon B)$, where $S_R(n)(Acolon B)$ is the Renyi reflect entropy。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The entanglement of purification $E_P(A\colon B)$ is a powerful correlation measure, but it is notoriously difficult to compute because it involves an optimization over all possible purifications. In this paper, we prove a new inequality: $E_P(A\colon B)\geq \frac{1}{2}S_R^{(2)}(A\colon B)$, where $S_R^{(n)}(A\colon B)$ is the Renyi reflected entropy. Using this, we compute $E_P(A\colon B)$ for a large class of random tensor networks at large bond dimension and show that it is equal to the entanglement wedge cross section $EW(A\colon B)$, proving a previous conjecture motivated from AdS/CFT.
Abstract（参考訳）: e_p(a\colon b)$ の絡み合いは強力な相関尺度であるが、全ての可能な浄化を最適化するので計算は困難である。本稿では、新しい不等式を証明する: $E_P(A\colon B)\geq \frac{1}{2}S_R^{(2)}(A\colon B)$, where $S_R^{(n)}(A\colon B)$ はレニイ反射エントロピーである。これを用いて、大きな結合次元のランダムテンソルネットワークの大きなクラスに対して、$e_p(a\colon b)$ を計算し、それがエンタングルメントウェッジ断面積 $ew(a\colon b)$ に等しいことを示す。

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