論文の概要: Uncovering measurement-induced entanglement via directional adaptive
dynamics and incomplete information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01338v1
- Date: Mon, 2 Oct 2023 16:57:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-04 20:52:16.856154
- Title: Uncovering measurement-induced entanglement via directional adaptive
dynamics and incomplete information
- Title(参考訳): 方向適応動力学と不完全情報による計測による絡み合いの解明
- Authors: Yu-Xin Wang, Alireza Seif, Aashish A. Clerk
- Abstract要約: モニターされた量子システムによって示される豊富な絡み合いのダイナミクスと遷移は、通常条件状態にのみ存在する。
そこで本研究では, 計測自由散逸系における監視システムの条件絡み合いのダイナミクスを模倣する一般的なレシピを構築した。
典型的な測定記録において、情報内容のごく一部を効果的に保持する計測フィードフォワードダイナミクスを自律的に実装する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.309064032922507
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rich entanglement dynamics and transitions exhibited by monitored quantum
systems typically only exist in the conditional state, making observation
extremely difficult. In this work we construct a general recipe for mimicking
the conditional entanglement dynamics of a monitored system in a corresponding
measurement-free dissipative system involving directional interactions between
the original system and a set of auxiliary register modes. This mirror setup
autonomously implements a measurement-feedforward dynamics that effectively
retains a small fraction of the information content in a typical measurement
record. We illustrate our ideas in a bosonic system featuring a competition
between entangling measurements and local unitary dynamics, and also discuss
extensions to qubit systems and truly many-body systems.
- Abstract(参考訳): 観測された量子系によって示される豊富な絡み合いのダイナミクスと遷移は通常条件状態にしか存在しないため、観測は非常に困難である。
本研究では,監視システムの条件付き絡み合いダイナミクスを模倣する一般的なレシピを,本システムと補助レジスタモードとの方向的相互作用を伴う対応する計測自由散逸系において構築する。
典型的な測定記録において、情報内容のごく一部を効果的に保持する計測フィードフォワードダイナミクスを自律的に実装する。
我々は,測定値の絡み合いと局所ユニタリダイナミクスの競合を特徴とするボソニックシステムにおける我々のアイデアを説明し,qubitシステムと真に多体システムの拡張についても論じる。
関連論文リスト
- Learning System Dynamics without Forgetting [60.08612207170659]
未知の力学を持つ系の軌道予測は、物理学や生物学を含む様々な研究分野において重要である。
本稿では,モードスイッチンググラフODE (MS-GODE) の新たなフレームワークを提案する。
生体力学の異なる多様な系を特徴とする生体力学システムの新しいベンチマークを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-30T14:55:18Z) - Interactive System-wise Anomaly Detection [66.3766756452743]
異常検出は様々なアプリケーションにおいて基本的な役割を果たす。
既存のメソッドでは、インスタンスがデータとして容易に観察できないシステムであるシナリオを扱うのが難しい。
システム埋め込みを学習するエンコーダデコーダモジュールを含むエンドツーエンドアプローチを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-21T02:20:24Z) - Statistical Mechanics of Monitored Dissipative Random Circuits [4.0822320577783335]
モニタされたランダム回路のクラスに対する消散の影響について検討する。
モニタリングされた測定と散逸体制の合同行動は、短時間、中間時間、定常状態の挙動をもたらすことが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-14T18:00:18Z) - Evolution of many-body systems under ancilla quantum measurements [58.720142291102135]
本研究では,多体格子系をアシラリー自由度に結合させることにより量子測度を実装するという概念について検討する。
従来より抽象的なモデルで見られたように, アンタングリング・エンタングリング測定によって引き起こされる遷移の証拠を見いだす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-13T13:06:40Z) - Learning to Decouple Complex Systems [16.544684282277526]
本研究では,不規則なサンプルや散逸した逐次観測を扱うための逐次学習手法を提案する。
我々は、単純体の中で進化するメタシステムは射影微分方程式(ProjDEs)によって支配されると主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-03T07:24:58Z) - Entanglement and Absorbing-State Transitions in Interactive Quantum Dynamics [0.027042267806481293]
量子コンピュータは、非古典的なシナリオにおける量子多体系の探索を動機付けている。
対象状態に向けてシステムを操ろうとするダイナミクスについて検討する。
我々は一般に、吸収状態遷移は個々の軌道における絡み合い遷移とは異なる臨界パラメータで起こると主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T19:00:07Z) - Data-driven Influence Based Clustering of Dynamical Systems [0.0]
コミュニティ検出は科学と工学の様々な分野において困難で関連する問題である。
本稿では,時系列データから動的システムをクラスタリングする手法を提案する。
本稿では、3つの異なる力学系をクラスタリングすることで提案手法の有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-05T17:26:47Z) - Many-body entanglement and topology from uncertainties and
measurement-induced modes [0.0]
サブシステム計測において,量子エンタングルメントとトポロジーの普遍的な特性を仮想エンタングルメントモードで示す。
一般的な相互作用系では、これらのモードは絡み合いエントロピーに対応する統計的不確実性を引き起こす。
トポロジカルシステムでは、測定誘起エッジモードは量子化および非解析的不確実性を引き起こし、トポロジの容易にアクセス可能なシグネチャを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-30T11:48:07Z) - Controlling nonlinear dynamical systems into arbitrary states using
machine learning [77.34726150561087]
機械学習(ML)を活用した,新しい完全データ駆動制御方式を提案する。
最近開発されたMLに基づく複雑なシステムの予測機能により、非線形系は任意の初期状態から来る任意の動的対象状態に留まることが証明された。
必要なデータ量が少なく,柔軟性の高いコントロールスキームを備えることで,工学から医学まで幅広い応用の可能性について簡単に議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-23T16:58:26Z) - Active Learning for Nonlinear System Identification with Guarantees [102.43355665393067]
状態遷移が既知の状態-作用対の特徴埋め込みに線形に依存する非線形力学系のクラスについて検討する。
そこで本稿では, トラジェクティブ・プランニング, トラジェクティブ・トラッキング, システムの再推定という3つのステップを繰り返すことで, この問題を解決するためのアクティブ・ラーニング・アプローチを提案する。
本手法は, 非線形力学系を標準線形回帰の統計速度と同様, パラメトリック速度で推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-18T04:54:11Z) - Universality of entanglement transitions from stroboscopic to continuous
measurements [68.8204255655161]
有限結合における絡み合い遷移は、連続的な測定系がランダムに非可積分である場合に持続することを示す。
これは、幅広い実験的な設定と、後者のシステムに蓄積された豊富な知識の間の橋渡しとなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-04T21:45:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。