論文の概要: ANN-Enhanced Detection of Multipartite Entanglement in a Three-Qubit NMR Quantum Processor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19739v1
- Date: Sun, 29 Sep 2024 15:34:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 21:19:41.232202
- Title: ANN-Enhanced Detection of Multipartite Entanglement in a Three-Qubit NMR Quantum Processor
- Title（参考訳）: ANNによる3kbit NMR量子プロセッサにおけるマルチパートの絡み合いの検出
- Authors: Vaishali Gulati, Shivanshu Siyanwal, Arvind, Kavita Dorai,
- Abstract要約: 人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを用いて,実験によって生成された3量子状態の絡み合いクラスを同定する。
ANNモデルは、州における真のマルチパーティ・エンタングルメント(GME)の存在を検出することもできる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.715284063484557
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We use an artificial neural network (ANN) model to identify the entanglement class of an experimentally generated three-qubit pure state drawn from one of the six inequivalent classes under stochastic local operations and classical communication (SLOCC). The ANN model is also able to detect the presence of genuinely multipartite entanglement (GME) in the state. We apply data science techniques to reduce the dimensionality of the problem, which corresponds to a reduction in the number of required density matrix elements to be computed. The ANN model is first trained on a simulated dataset containing randomly generated states, and is later tested and validated on noisy experimental three-qubit states cast in the canonical form and generated on a nuclear magnetic resonance (NMR) quantum processor. We benchmark the ANN model via Support Vector Machines (SVMs) and K-Nearest Neighbor (KNN) algorithms and compare the results of our ANN-based entanglement classification with existing three-qubit SLOCC entanglement classification schemes such as 3-tangle and correlation tensors. Our results demonstrate that the ANN model can perform GME detection and SLOCC class identification with high accuracy, using a priori knowledge of only a few density matrix elements as inputs. Since the ANN model works well with a reduced input dataset, it is an attractive method for entanglement classification in real-life situations with limited experimental data sets.
- Abstract（参考訳）: 確率的局所演算および古典的通信(SLOCC)の下で、6つの非等価なクラスのうちの1つから引き出された実験的に生成された3ビット純状態の絡み合いクラスを、人工知能ニューラルネットワーク(ANN)モデルを用いて同定する。
ANNモデルは、州における真のマルチパーティ・エンタングルメント(GME)の存在を検出することもできる。
計算対象の密度行列要素の削減に対応する問題次元の削減にデータサイエンス手法を適用した。
ANNモデルは、まずランダムに生成された状態を含むシミュレーションデータセットで訓練され、その後、標準形にキャストされたノイズの多い実験的な3量子状態で検証され、核磁気共鳴(NMR)量子プロセッサで生成される。
我々は,Support Vector Machines (SVMs) とK-Nearest Neighbor (KNN) アルゴリズムを用いてANNモデルをベンチマークし,既存の3ビットSLOCCエンタングル分類スキームと比較した。
以上の結果から,ANNモデルでは,数個の密度行列要素の事前知識を入力として,GME検出とSLOCCクラス識別を高精度に行うことができることが示された。
ANNモデルは入力データセットの削減に有効であるため、実験データセットに制限のある実生活環境での絡み合い分類には魅力的な方法である。
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