Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data-driven approach to mixed-state multipartite entanglement characterisation

論文の概要: Data-driven approach to mixed-state multipartite entanglement characterisation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18014v1
Date: Thu, 25 Jul 2024 13:07:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-26 13:58:54.122450
Title: Data-driven approach to mixed-state multipartite entanglement characterisation
Title（参考訳）: 混合状態多部絡み合い特性へのデータ駆動的アプローチ
Authors: Eric Brunner, Aaron Xie, Gabriel Dufour, Andreas Buchleitner,
Abstract要約: 測定された相関器の統計は、絡み合いを特徴付けるのに十分な情報を含んでいることを示す。埋め込み空間における最大混合状態への遷移は、絡み合った状態と分離可能な状態の間の鋭い境界を示す。
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: We develop a statistical framework, based on a manifold learning embedding, to extract relevant features of multipartite entanglement structures of mixed quantum states from the measurable correlation data of a quantum computer. We show that the statistics of the measured correlators contains sufficient information to characterise the entanglement, and to quantify the mixedness of the state of the computer's register. The transition to the maximally mixed regime, in the embedding space, displays a sharp boundary between entangled and separable states. Away from this boundary, the multipartite entanglement structure is robust to finite noise.
Abstract（参考訳）: 本研究では, 混合量子状態の多部絡み合い構造の特徴を, 量子コンピュータの計測可能な相関データから抽出するために, 多様体学習埋め込みに基づく統計フレームワークを開発した。測定された相関器の統計は、絡み合いを特徴付けるのに十分な情報を含み、コンピュータのレジスタの状態の混合性を定量化する。埋め込み空間における最大混合状態への遷移は、絡み合った状態と分離可能な状態の間の鋭い境界を示す。この境界から外れて、多重粒子の絡み合い構造は有限ノイズに対して頑丈である。

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