Fugu-MT 論文翻訳(概要): Non-Kochen-Specker Contextuality

論文の概要: Non-Kochen-Specker Contextuality

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16339v2
Date: Thu, 16 May 2024 16:06:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-17 19:43:51.593739
Title: Non-Kochen-Specker Contextuality
Title（参考訳）: 非Kochen-Speckerコンテキスト性
Authors: Mladen Pavicic,
Abstract要約: 任意の次元で非コッシェン・スペクターハイパーグラフを生成する方法を示す。我々の自動生成は確率的かつランダムであるが、蓄積されたデータの統計により、必要なサイズと構造を持つ集合をフィルタリングすることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Quantum contextuality supports quantum computation and communication. One of its main vehicles is hypergraphs. The most elaborated are the Kochen-Specker ones, but there is also another class of contextual sets that are not of this kind. Their representation has been mostly operator-based and limited to special constructs in three- to six-dim spaces, a notable example of which is the Yu-Oh set. Previously, we showed that hypergraphs underlie all of them, and in this paper, we give general methods - whose complexity does not scale up with the dimension - for generating such non-Kochen-Specker hypergraphs in any dimension and give examples in up to 16-dim spaces. Our automated generation is probabilistic and random, but the statistics of accumulated data enable one to filter out sets with the required size and structure.
Abstract（参考訳）: 量子コンテキスト性(quantum contextuality)は、量子計算と通信をサポートする。主要車両の1つはハイパーグラフである。最も精巧なものはコチェン=スペクターであるが、この種のものではない文脈集合の別のクラスもある。彼らの表現は、主に作用素ベースであり、3次元から6次元の空間における特別な構成に限られており、その顕著な例はユオ集合である。以前は、ハイパーグラフがこれらすべてを満たすことが示されており、この論文では、任意の次元においてそのような非コッチェン・スペクターハイパーグラフを生成するために、複雑性が次元にスケールアップしない一般的な方法を与え、最大16次元空間での例を示す。我々の自動生成は確率的かつランダムであるが、蓄積されたデータの統計により、必要なサイズと構造を持つ集合をフィルタリングすることができる。

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