論文の概要: AI-assisted experimental measures of entanglement and Bell's nonlocality without state tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05745v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 18:07:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:54:13.366540
• Title: AI-assisted experimental measures of entanglement and Bell's nonlocality without state tomography
• Title（参考訳）: 状態トモグラフィーを伴わないAIによるエンタングルメントとベル非局所性の測定
• Authors: Patrycja Tulewicz, Karol Bartkiewicz, Adam Miranowicz, Franco Nori,
• Abstract要約: 我々は、WernerとHorodeckiの状態の上位5つの実験構成から絡み合いと非局所性を測定するために、人工ニューラルネットワークを訓練する。 このアプローチは、AIによる量子システムの測定において、大きな進歩を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Measuring complex properties in quantum systems, such as various measures of entanglement and Bell nonlocality, is challenging. Traditional methods require a full reconstruction of the density matrix of a given system. An alternative strategy reduces information by using multiple system copies and joint measurements. However, this approach has been considered so far impractical due to difficulties in preparing and controlling multiple quantum-correlated systems and the amplification of experimental noise. Despite these challenges, we have successfully measured two--qubit quantum correlations of Horodecki's and Werner's states using a multicopy approach. We report on experiments with transmon qubits using IBMQ quantum processors to quantify the violation of Bell's inequality and the negativity of a two--qubit entangled state. We compared these results with those from the standard tomography-based approach and developed a maximum likelihood method to reduce the noise. We trained artificial neural networks (ANNs) to estimate entanglement and nonlocality measures from the top five experimental configurations for Werner's and Horodecki's states. The ANN output, based on a reduced set of projections, aligns with expected values and enhances noise robustness. This could simplify and improve the error-robustness of multicopy measurements without complex nonlinear equation analysis. This approach represents a significant advancement in AI-assisted measurements of quantum systems.
• Abstract（参考訳）: 様々なエンタングルメントやベル非局所性といった量子系の複雑な性質の測定は困難である。 従来の手法では、与えられた系の密度行列を完全に再構築する必要がある。 代替戦略として、複数のシステムコピーとジョイント計測を使用することで情報を減らす方法がある。 しかし、複数の量子関連システムの作成と制御が困難であり、実験ノイズの増幅のため、これまでのところ、このアプローチは非現実的と考えられてきた。 これらの課題にもかかわらず、我々はHorodeckiとWernerの状態の2ビット量子相関をマルチコピー手法で測定し、IBMQ量子プロセッサを用いたトランスモン量子ビットを用いてベルの不等式と2ビットエンタングル状態の負性性の定量化実験を行った。 これらの結果と標準トモグラフィーによる手法との比較を行い,ノイズ低減のための最大推定法を開発した。 我々は,Werner と Horodecki の状態の上位5つの実験構成から,絡み合いと非局所性を測定するために,人工ニューラルネットワーク(ANN)を訓練した。 ANN出力は、プロジェクションの少ないセットに基づいて、期待値と整合し、ノイズロバスト性を高める。 これにより、複素非線形方程式解析を使わずに、マルチコピー測定の誤差損耗を単純化し改善することができる。 このアプローチは、AIによる量子システムの測定において、大きな進歩を示している。

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