論文の概要: Tapping into Permutation Symmetry for Improved Detection of k-Symmetric
Extensions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04144v1
- Date: Fri, 8 Sep 2023 06:05:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-11 15:54:07.087434
- Title: Tapping into Permutation Symmetry for Improved Detection of k-Symmetric
Extensions
- Title(参考訳): k-Symmetric拡張の検出改善のための置換対称性へのタッピング
- Authors: Youning Li, Chao Zhang, Shi-Yao Hou, Zipeng Wu, Xuanran Zhu, and Bei
Zeng
- Abstract要約: 本研究では,順応的に置換対称性を利用する手法を提案する。
k)-対称拡張を検出するためのSDP問題を微調整することにより、探索空間の次元を著しく減少させる。
これはアルゴリズムの強化をもたらし、qudit ( k )-対称拡張シナリオにおける (O(d2k) ) から (O(kd2) ) への複雑性を減少させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.501108734684888
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Symmetric extensions are essential in quantum mechanics, providing a lens to
investigate the correlations of entangled quantum systems and to address
challenges like the quantum marginal problem. Though semi-definite programming
(SDP) is a recognized method for handling symmetric extensions, it grapples
with computational constraints, especially due to the large real parameters in
generalized qudit systems. In this study, we introduce an approach that adeptly
leverages permutation symmetry. By fine-tuning the SDP problem for detecting \(
k \)-symmetric extensions, our method markedly diminishes the searching space
dimensionality and trims the number of parameters essential for positive
definiteness tests. This leads to an algorithmic enhancement, reducing the
complexity from \( O(d^{2k}) \) to \( O(k^{d^2}) \) in the qudit \( k
\)-symmetric extension scenario. Additionally, our approach streamlines the
process of verifying the positive definiteness of the results. These
advancements pave the way for deeper insights into quantum correlations,
highlighting potential avenues for refined research and innovations in quantum
information theory.
- Abstract(参考訳): 対称拡張は量子力学において必須であり、絡み合った量子系の相関を研究し、量子境界問題のような問題に対処するためのレンズを提供する。
半定値プログラミング(SDP)は対称拡張を扱うための認識された方法であるが、特に一般化されたキューディシステムにおける大きな実パラメータのため、計算制約に悩まされる。
本研究では,順列対称性を適切に活用する手法を提案する。
sdp 問題を微調整して \(k \)-対称拡大を検出することで,探索空間の次元を著しく減少させ,正定値テストに必要なパラメータ数を三分する。
これはアルゴリズムの強化をもたらし、qudit \(k \)-対称拡張シナリオにおいて、複雑性を \(O(d^{2k}) \) から \(O(k^{d^2}) \) に還元する。
さらに,提案手法は,結果の正定性を検証するプロセスを合理化する。
これらの進歩は量子相関に関する深い洞察の道を開き、量子情報理論の洗練された研究と革新のための潜在的な道のりを強調している。
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