Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring the Local Landscape in the Triangle Network

論文の概要: Exploring the Local Landscape in the Triangle Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08939v1
Date: Tue, 14 May 2024 20:09:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-16 15:05:10.354621
Title: Exploring the Local Landscape in the Triangle Network
Title（参考訳）: 三角ネットワークにおける景観探索
Authors: Elisa Bäumer, Victor Gitton, Tamás Kriváchy, Nicolas Gisin, Renato Renner,
Abstract要約: 三角ネットワークの局所的(古典的な)分布の集合の内部近似について検討する。非局所的なように見える量子分布はエレガント関節計測(EJM)である解析とニューラルネットワークに基づく内的近似の間には,顕著な一致がある。我々の結果は、EJMが非局所であるという予想を大幅に強化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3514953384460016
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Characterizing the set of distributions that can be realized in the triangle network is a notoriously difficult problem. In this work, we investigate inner approximations of the set of local (classical) distributions of the triangle network. A quantum distribution that appears to be nonlocal is the Elegant Joint Measurement (EJM) [Entropy. 2019; 21(3):325], which motivates us to study distributions having the same symmetries as the EJM. We compare analytical and neural-network-based inner approximations and find a remarkable agreement between the two methods. Using neural network tools, we also conjecture network Bell inequalities that give a trade-off between the levels of correlation and symmetry that a local distribution may feature. Our results considerably strengthen the conjecture that the EJM is nonlocal.
Abstract（参考訳）: 三角形ネットワークで実現可能な分布の集合を特徴づけるのは、非常に難しい問題である。本研究では,三角形ネットワークの局所的(古典的な)分布の集合の内部近似について検討する。非局所的なように見える量子分布は、Elegant Joint Measurement (EJM) [Entropy. 2019; 21(3):325] である。我々は、解析的およびニューラルネットワークに基づく内部近似を比較し、この2つの方法の間に顕著な一致を見出した。また、ニューラルネットワークツールを用いて、局所分布が現れる可能性のある相関レベルと対称性のトレードオフを与えるネットワークベルの不等式を予想する。我々の結果は、EJMが非局所であるという予想を大幅に強化する。

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