論文の概要: Improved criteria of detecting multipartite entanglement structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07274v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 14:01:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 15:44:22.905293
• Title: Improved criteria of detecting multipartite entanglement structure
• Title（参考訳）: マルチパーティント絡み構造の検出基準の改善
• Authors: Kai Wu, Zhihua Chen, Zhen-Peng Xu, Zhihao Ma, Shao-Ming Fei,
• Abstract要約: 本稿では,多部交絡構造をよりよく識別する,強力な絡み合いの目撃者を構築するための体系的手法を提案する。 我々の結果は、多くの量子情報処理タスクに適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.236334007028333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multipartite entanglement is one of the crucial resources in quantum information processing tasks such as quantum metrology, quantum computing and quantum communications. It is essential to verify not only the multipartite entanglement, but also the entanglement structure in both fundamental theories and the applications of quantum information technologies. However, it is proved to be challenging to detect the entanglement structures, including entanglement depth, entanglement intactness and entanglement stretchability, especially for general states and large-scale quantum systems. By using the partitions of the tensor product space we propose a systematic method to construct powerful entanglement witnesses which identify better the multipartite entanglement structures. Besides, an efficient algorithm using semi-definite programming and a gradient descent algorithm are designed to detect entanglement structure from the inner polytope of the convex set containing all the states with the same entanglement structure. We demonstrate by detailed examples that our criteria perform better than other known ones. Our results may be applied to many quantum information processing tasks.
• Abstract（参考訳）: マルチパーティ・エンタングルメントは、量子力学、量子コンピューティング、量子通信などの量子情報処理タスクにおいて重要なリソースの1つである。 マルチパーティの絡み合いだけでなく、基本理論と量子情報技術の応用の両方における絡み合い構造を検証することが不可欠である。 しかし、特に一般状態や大規模量子系において、絡み込み深さ、絡み合いの持続性、絡み合いの伸縮性などの絡み合い構造を検出することは困難であることが証明されている。 テンソル積空間のパーティションを用いて、より優れたマルチパーティイト絡み構造を識別する強力な絡み目を構築する体系的な方法を提案する。 また、半定値プログラミングと勾配降下アルゴリズムを用いた効率的なアルゴリズムは、同じ絡み合い構造を持つ全ての状態を含む凸集合の内部ポリトープから絡み合い構造を検出するように設計されている。 私たちは、我々の基準が他の既知の基準よりも優れていることを示す詳細な例で示します。 我々の結果は、多くの量子情報処理タスクに適用できる。

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