論文の概要: Quantum causal inference via scattering circuits in NMR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06052v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 03:30:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:08:54.305483
• Title: Quantum causal inference via scattering circuits in NMR
• Title（参考訳）: NMRにおける散乱回路による量子因果推論
• Authors: Hongfeng Liu, Xiangjing Liu, Qian Chen, Yixian Qiu, Vlatko Vedral, Xinfang Nie, Oscar Dahlsten, Dawei Lu,
• Abstract要約: 因果構造(英: Causal structure)とは、他の事象に影響を及ぼすものを指し、量子の場合、異なる量子回路構造に対応する。 散乱回路実験により, 因果構造を決定するのに十分な粗粒径の測定しか行わないことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.649823756203203
• License:
• Abstract: We report NMR scattering circuit experiments that reveal causal structure. The scattering circuit involves interacting a probe qubit with the system of interest and finally measuring the probe qubit. The scattering circuit thereby implements a coarse-grained projective measurement. Causal structure refers to which events influence others and in the quantum case corresponds to different quantum circuit structures. In classical scenarios, intervention is commonly used to infer causal structure. In this quantum scenario of a bipartite system at two times, we demonstrate via scattering circuit experiments that coarse-grained measurements alone suffice for determining the causal structure. The experiment is undertaken by manipulating the nuclear spins of four Carbon-13 atoms in crotonic acid. The data analysis determines the compatibility of the data with given causal structures via representing the data as a pseudo density matrix (PDM) and analysing properties of the PDM. We demonstrate the successful identification of the causal structure for partial swap channels and fully decohering channels.
• Abstract（参考訳）: 我々は、因果構造を明らかにするNMR散乱回路の実験を報告する。 散乱回路は、プローブキュービットと興味の系とを相互作用させ、最終的にプローブキュービットを測定する。 これにより、散乱回路は粗粒射影測定を行う。 因果構造(英: Causal structure)とは、他の事象に影響を及ぼすものを指し、量子の場合、異なる量子回路構造に対応する。 古典的なシナリオでは、介入は因果構造を推論するために一般的に使用される。 この二部構造系の2倍の量子シナリオでは、粗い粒度の測定だけで因果構造を決定するのに十分である、散乱回路の実験を通して実演する。 この実験は、4つの炭素13原子の核スピンをクロトン酸で操作することで行われる。 データ解析は、データを擬似密度行列(PDM)として表現し、PDMの特性を分析することにより、所定の因果構造との整合性を決定する。 部分スワップチャネルと完全デコヒーリングチャネルの因果構造の同定に成功したことを示す。

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