論文の概要: Classical Bandit Algorithms for Entanglement Detection in Parameterized Qubit States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19738v1
- Date: Fri, 28 Jun 2024 08:26:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 17:20:03.828448
- Title: Classical Bandit Algorithms for Entanglement Detection in Parameterized Qubit States
- Title（参考訳）: パラメータ化量子状態における絡み合い検出のための古典的帯域幅アルゴリズム
- Authors: Bharati. K, Vikesh Siddhu, Krishna Jagannathan,
- Abstract要約: 絡み合い(Entanglement)は、量子情報やコンピューティングにおける幅広いタスクの鍵となるリソースである。
本稿では,量子絡み検出に古典的機械学習技術を用いる可能性を強調する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5502600490147196
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Entanglement is a key resource for a wide range of tasks in quantum information and computing. Thus, verifying availability of this quantum resource is essential. Extensive research on entanglement detection has led to no-go theorems (Lu et al. [Phys. Rev. Lett., 116, 230501 (2016)]) that highlight the need for full state tomography (FST) in the absence of adaptive or joint measurements. Recent advancements, as proposed by Zhu, Teo, and Englert [Phys. Rev. A, 81, 052339, 2010], introduce a single-parameter family of entanglement witness measurements which are capable of conclusively detecting certain entangled states and only resort to FST when all witness measurements are inconclusive. We find a variety of realistic noisy two-qubit quantum states $\mathcal{F}$ that yield conclusive results under this witness family. We solve the problem of detecting entanglement among $K$ quantum states in $\mathcal{F}$, of which $m$ states are entangled, with $m$ potentially unknown. We recognize a structural connection of this problem to the Bad Arm Identification problem in stochastic Multi-Armed Bandits (MAB). In contrast to existing quantum bandit frameworks, we establish a new correspondence tailored for entanglement detection and term it the $(m,K)$-quantum Multi-Armed Bandit. We implement two well-known MAB policies for arbitrary states derived from $\mathcal{F}$, present theoretical guarantees on the measurement/sample complexity and demonstrate the practicality of the policies through numerical simulations. More broadly, this paper highlights the potential for employing classical machine learning techniques for quantum entanglement detection.
- Abstract（参考訳）: 絡み合い(Entanglement)は、量子情報とコンピューティングにおける幅広いタスクの鍵となるリソースである。
したがって、この量子資源の有効性を検証することが不可欠である。
エンタングルメント検出に関する広範囲にわたる研究は、適応的あるいは関節的測定のない状態でのフルステートトモグラフィ(FST)の必要性を強調するノーゴー定理(Lu et al [Phys. Lett. 116, 230501 (2016)])を導いた。
Zhu, Teo, and Englert [Phys. Rev. A, 81, 052339, 2010] が提唱した最近の進歩は、特定の絡み合った状態を確定的に検出し、すべての観測結果が不確定な場合にのみFSTに頼ることのできる、単一パラメータの絡み合った観測者群を導入している。
我々は、この証人族の下で決定的な結果をもたらす様々な現実的な2量子ビット量子状態 $\mathcal{F}$ を見つける。
我々は、$K$量子状態間の絡み合いを検出する問題を$\mathcal{F}$で解決し、$m$状態が絡み合っていて、潜在的に$m$が未知である。
我々は、確率的マルチアーマッドバンド(MAB)におけるバッドアーム同定問題とこの問題の構造的関連性を認識する。
既存の量子バンディットフレームワークとは対照的に、絡み検出に適した新しい対応を確立し、それを$(m,K)$-quantum Multi-Armed Banditと呼ぶ。
我々は、$\mathcal{F}$から導かれる任意の状態に対する2つのよく知られたMABポリシーを実装し、測定/サンプルの複雑さに関する理論的保証を示し、数値シミュレーションによるポリシーの実用性を実証する。
より広範に、量子絡み検出に古典的な機械学習技術を用いる可能性を強調した。
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