論文の概要: Discovering Local Hidden-Variable Models for Arbitrary Multipartite Entangled States and Arbitrary Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04673v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 17:31:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 12:41:40.768487
• Title: Discovering Local Hidden-Variable Models for Arbitrary Multipartite Entangled States and Arbitrary Measurements
• Title（参考訳）: 任意多部交絡状態の局所隠れ変数モデルと任意測定
• Authors: Nick von Selzam, Florian Marquardt,
• Abstract要約: 量子系における測定相関は非局所的な振る舞いを示す。 LHVモデルを見つけるために、機械学習からの勾配差分アルゴリズムを用いるアプローチを開発する。 本手法は,任意の物理的文脈における非局所性の条件を決定するための定量的ツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Measurement correlations in quantum systems can exhibit non-local behavior, a fundamental aspect of quantum mechanics with applications such as device-independent quantum information processing. However, the explicit construction of local hidden-variable (LHV) models remains an outstanding challenge in the general setting. To address this, we develop an approach that employs gradient-descent algorithms from machine learning to find LHV models which reproduce the statistics of arbitrary measurements for quantum many-body states. In contrast to previous approaches, our method employs a general ansatz, enabling it to discover an LHV model in all cases where the state is local. Therefore, it provides actual estimates for the critical noise levels at which two-qubit Werner states and three-qubit GHZ and W states become non-local. Furthermore, we find evidence suggesting that two-spin subsystems in the ground states of translationally invariant Hamiltonians are local, while bigger subsystems are in general not. Our method now offers a quantitative tool for determining the regimes of non-locality in any given physical context, including scenarios involving non-equilibrium and decoherence.
• Abstract（参考訳）: 量子系における測定相関は、デバイス非依存の量子情報処理のような応用と、量子力学の基本的な側面である非局所的な挙動を示すことができる。 しかし、局所隠れ変数モデル(LHV)の明示的な構築は、一般的な設定では際立った課題である。 そこで我々は, 量子多体状態の任意の測定値の統計を再現するLHVモデルを求めるために, 機械学習からの勾配差アルゴリズムを用いた手法を開発した。 従来の手法とは対照的に,本手法では一般的なアンサッツを用いて,状態が局所的であるすべての場合においてLHVモデルを発見することができる。 したがって、2キュービットのヴェルナー状態と3キュービットのGHZ状態とW状態が非局所となる臨界雑音レベルについて、実際の推定値を提供する。 さらに、翻訳不変なハミルトン多様体の基底状態の2スピン部分系が局所的であることを示す証拠が見つかっているが、より大きな部分系は一般にそうではない。 現在,本手法は,非平衡やデコヒーレンスを含む,任意の物理的文脈における非局所性の状況を決定するための定量的ツールを提供する。

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