論文の概要: Data-driven criteria for quantum correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11091v2
• Date: Mon, 19 Aug 2024 09:24:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 04:26:45.186686
• Title: Data-driven criteria for quantum correlations
• Title（参考訳）: 量子相関に関するデータ駆動基準
• Authors: Mateusz Krawczyk, Jarosław Pawłowski, Maciej M. Maśka, Katarzyna Roszak,
• Abstract要約: 3ビットシステムにおける相関を検出する機械学習モデルを構築した。 提案した検出器は、量子相関の弱い形式、すなわち量子不協和を、絡み合いよりもはるかによく識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We build a machine learning model to detect correlations in a three-qubit system using a neural network trained in an unsupervised manner on randomly generated states. The network is forced to recognize separable states, and correlated states are detected as anomalies. Quite surprisingly, we find that the proposed detector performs much better at distinguishing a weaker form of quantum correlations, namely, the quantum discord, than entanglement. In fact, it has a tendency to grossly overestimate the set of entangled states even at the optimal threshold for entanglement detection, while it underestimates the set of discordant states to a much lesser extent. In order to illustrate the nature of states classified as quantum-correlated, we construct a diagram containing various types of states -- entangled, as well as separable, both discordant and non-discordant. We find that the near-zero value of the recognition loss reproduces the shape of the non-discordant separable states with high accuracy, especially considering the non-trivial shape of this set on the diagram. The network architecture is designed carefully: it preserves separability, and its output is equivariant with respect to qubit permutations. We show that the choice of architecture is important to get the highest detection accuracy, much better than for a baseline model that just utilizes a partial trace operation.
• Abstract（参考訳）: ランダムに生成された状態に基づいて教師なしで訓練されたニューラルネットワークを用いて,3量子システム内の相関関係を検出する機械学習モデルを構築した。 ネットワークは分離可能な状態を認識せざるを得ず、相関状態は異常として検出される。 驚くほど驚くべきことに、提案された検出器は量子相関の弱い形、すなわち量子不協和を、絡み合いよりもはるかによく識別する。 実際、絡み合い検出の最適しきい値においても、絡み合い状態の集合を極端に過大評価する傾向があり、不協和状態の集合をはるかに少ない程度に過小評価する傾向にある。 量子関連性に分類される状態の性質を説明するために、様々な種類の状態を含むダイアグラムを構築する。 認識損失のほぼゼロの値は、特にこの図上の非自明な形状を考えると、非不一致分離状態の形状を高精度に再現する。 ネットワークアーキテクチャは、分離性を保持し、その出力は、キュービットの置換に関して等しく変化する。 部分的トレース操作のみを利用するベースラインモデルよりもはるかに優れた検出精度を得るためには,アーキテクチャの選択が重要であることを示す。

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