論文の概要: Experimental Solutions to the High-Dimensional Mean King's Problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12938v2
- Date: Wed, 26 Jul 2023 01:01:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-27 15:07:22.723435
- Title: Experimental Solutions to the High-Dimensional Mean King's Problem
- Title（参考訳）: 高次元平均王問題に対する実験的解法
- Authors: Tareq Jaouni, Xiaoqin Gao, S\"oren Arlt, Mario Krenn and Ebrahim
Karimi
- Abstract要約: 1987年、ヴァイドマン、アハラノフ、アルベルトは量子エンタングルメントを利用するだけで解ける平均王問題(Mean King's Problem, MKP)というパズルを提唱した。
我々は、MKPを素次元で解くための一般的な第一種実験スキーム(D$)を提案する。
原理の証明として, 3次元, 5次元, 7次元のケースに対する解法を詳細に検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In 1987, Vaidman, Aharanov, and Albert put forward a puzzle called the Mean
King's Problem (MKP) that can be solved only by harnessing quantum
entanglement. Prime-powered solutions to the problem have been shown to exist,
but they have not yet been experimentally realized for any dimension beyond
two. We propose a general first-of-its-kind experimental scheme for solving the
MKP in prime dimensions ($D$). Our search is guided by the digital discovery
framework PyTheus, which finds highly interpretable graph-based representations
of quantum optical experimental setups; using it, we find specific solutions
and generalize to higher dimensions through human insight. As proof of
principle, we present a detailed investigation of our solution for the three-,
five-, and seven-dimensional cases. We obtain maximum success probabilities of
$72.8 \%$, $45.8\%$, and $34.8 \%$, respectively. We, therefore, posit that our
computer-inspired scheme yields solutions that exceed the classical probability
($1/D$) twofold, demonstrating its promise for experimental implementation.
- Abstract（参考訳）: 1987年、ヴァイドマン、アハラノフ、アルベルトは量子エンタングルメントを利用するだけで解ける平均王問題(Mean King's Problem, MKP)というパズルを提唱した。
この問題に対する素動力の解が存在することが示されているが、これらは2つ以上の次元で実験的に実現されていない。
我々は、MKPを素次元(D$)で解くための一般的な第一種実験スキームを提案する。
私たちの検索は、デジタル発見フレームワークpytheusによって導かれ、量子光学実験的なセットアップの高度に解釈可能なグラフベースの表現を見つける。
原理の証明として, 3次元, 5次元, 7次元のケースに対する解法を詳細に検討する。
最大成功確率は72.8 %$、45.8 %$、34.8 %$である。
したがって、コンピュータにインスパイアされたスキームは古典的な確率(1/D$)の2倍を超える解を導き、実験的な実装の可能性を実証する。
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