論文の概要: Characterizing Hybrid Causal Structures with the Exclusivity Graph Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00063v1
• Date: Fri, 29 Dec 2023 19:44:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 19:04:55.733116
• Title: Characterizing Hybrid Causal Structures with the Exclusivity Graph Approach
• Title（参考訳）: 排他性グラフによるハイブリッド因果構造の特徴付け
• Authors: Giovanni Rodari, Davide Poderini, Emanuele Polino, Alessia Suprano, Fabio Sciarrino, Rafael Chaves
• Abstract要約: グラフ理論の手法を拡張して、ハイブリッドシナリオにおける古典的、量子的、無シグナリング分布を探索する。 提案手法により,古典的,量子的,無シグナリングな動作を同時に区別できる最小のベル的不等式を構築することができることを示す。 この手法は量子ネットワークの研究や量子情報処理への応用のための強力なツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41942958779358674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Analyzing the geometry of correlation sets constrained by general causal structures is of paramount importance for foundational and quantum technology research. Addressing this task is generally challenging, prompting the development of diverse theoretical techniques for distinct scenarios. Recently, novel hybrid scenarios combining different causal assumptions within different parts of the causal structure have emerged. In this work, we extend a graph theoretical technique to explore classical, quantum, and no-signaling distributions in hybrid scenarios, where classical causal constraints and weaker no-signaling ones are used for different nodes of the causal structure. By mapping such causal relationships into an undirected graph we are able to characterize the associated sets of compatible distributions and analyze their relationships. In particular we show how with our method we can construct minimal Bell-like inequalities capable of simultaneously distinguishing classical, quantum, and no-signaling behaviors, and efficiently estimate the corresponding bounds. The demonstrated method will represent a powerful tool to study quantum networks and for applications in quantum information tasks.
• Abstract（参考訳）: 一般因果構造によって制約された相関集合の幾何解析は基礎的・量子的技術研究において最も重要なものである。 この課題に対処することは一般的に困難であり、異なるシナリオのための多様な理論的手法の開発を促す。 近年, 因果構造の異なる部分における異なる因果仮定を組み合わせた新たなハイブリッドシナリオが出現している。 本研究では,古典的,量子的,非シグナリングな分布を,古典的因果制約や弱い非シグナリングが因果構造の異なるノードに使用されるハイブリッドシナリオにおいて探索するために,グラフ理論手法を拡張した。 そのような因果関係を無向グラフにマッピングすることで、対応する分布の集合を特徴付け、それらの関係を分析することができる。 特に本手法では,古典的,量子的,無信号的動作を同時に区別できるベル的不等式を最小化し,対応する境界を効率的に推定する方法を示す。 この手法は量子ネットワークの研究や量子情報処理への応用のための強力なツールである。

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