論文の概要: Characterizing the Multipartite Entanglement Structure of Non-Gaussian Continuous-Variable States with a Single Evolution Operator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12554v3
• Date: Thu, 19 Dec 2024 14:45:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:27:11.081264
• Title: Characterizing the Multipartite Entanglement Structure of Non-Gaussian Continuous-Variable States with a Single Evolution Operator
• Title（参考訳）: 単一進化演算子を用いた非ガウス連続可変状態の多部絡み構造の特徴付け
• Authors: Mingsheng Tian, Xiaoting Gao, Boxuan Jing, Feng-Xiao Sun, Matteo Fadel, Manuel Gessner, Qiongyi He,
• Abstract要約: 連続変数系における多部絡み構造を効率的に検出する手法を提案する。 ランダムに生成した105ドル以上の多モード量子状態に対して,本手法の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Multipartite entanglement is an essential resource for quantum information tasks, but characterizing entanglement structures in continuous variable systems remains challenging, especially in multimode non-Gaussian scenarios. In this work, we introduce an efficient method for detecting multipartite entanglement structures in continuous-variable states. Based on the quantum Fisher information, we propose a systematic approach to identify an optimal encoding operator that can capture the quantum correlations in multimode non-Gaussian states. We demonstrate the effectiveness of our method on over $10^5$ randomly generated multimode-entangled quantum states, achieving a very high success rate in entanglement detection. Additionally, the robustness of our method can be considerably enhanced against losses by expanding the set of accessible operators. This work provides a general framework for characterizing entanglement structures in diverse continuous variable systems, enabling a number of experimentally relevant applications.
• Abstract（参考訳）: マルチパーティ・エンタングルメントは量子情報処理に不可欠な資源であるが、連続変数系におけるエンタングルメント構造の特徴付けは、特にマルチモード非ガウス的シナリオにおいて難しいままである。 本研究では,連続変数状態における多粒子絡み構造を効率的に検出する手法を提案する。 量子フィッシャー情報に基づいて,マルチモード非ガウス状態における量子相関を捕捉できる最適符号化演算子を同定する体系的手法を提案する。 ランダムに生成した10^5$以上の多モード量子状態に対して,本手法の有効性を実証し,絡み検出において極めて高い成功率を達成した。 さらに,本手法のロバスト性は,アクセス可能な演算子の集合を拡張することで,損失に対して著しく向上することができる。 この研究は、様々な連続変数系における絡み合い構造を特徴づけるための一般的なフレームワークを提供し、多くの実験的な応用を可能にする。

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