論文の概要: Improved entanglement entropy estimates from filtered bitstring probabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07092v2
- Date: Mon, 06 Jan 2025 18:05:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:02:03.271577
- Title: Improved entanglement entropy estimates from filtered bitstring probabilities
- Title（参考訳）: フィルタビットストリング確率による絡み合いエントロピー推定の改善
- Authors: Avi Kaufman, James Corona, Zane Ozzello, Muhammad Asaduzzaman, Yannick Meurice,
- Abstract要約: ニューマン量子絡み合いエントロピー$SvN_A$。
多くの場合、これらの下限は、ある値$p_min$よりも低い確率でビットストリングを除去し、残りの確率を正規化することで改善できることを示す。
本研究は,数千ビットストリングのサンプルを用いて得られたフィルタリング相互情報から,SvN_A$の近似推定値が得られることを示唆する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8854624631197944
- License:
- Abstract: Using the bitstring probabilities of ground states of bipartitioned ladders of Rydberg atoms, we calculate the mutual information which is a lower bound on the corresponding bipartite von Neumann quantum entanglement entropy $S^{vN}_A$. We show that in many cases, these lower bounds can be improved by removing the bitstrings with a probability lower than some value $p_{min}$ and renormalizing the remaining probabilities (filtering). Surprisingly, in some cases, as we increase $p_{min}$ the filtered mutual information tends to plateaus at values very close to $S^{vN}_A$ over some range of $p_{min}$. We consider various sizes, lattice spacings and bipartitions. Our numerical investigation suggest that the filtered mutual information obtained with samples having just a few thousand bitstrings can provide reasonably close estimates of $S^{vN}_A$. We briefly discuss practical implementations with the QuEra's Aquila device.
- Abstract（参考訳）: ライドベルク原子の2分割はしごの基底状態のビットストリング確率を用いて、対応する2分割フォン・ノイマン量子エンタングルメントエントロピー$S^{vN}_A$上の下界である相互情報を算出する。
多くの場合、これらの下限は、ある値$p_{min}$より低い確率でビットストリングを除去し、残りの確率(フィルタ)を再正規化することで改善できることを示す。
驚くべきことに、いくつかのケースでは、$p_{min}$が増加するにつれて、フィルターされた相互情報は、ある範囲の$p_{min}$に対して$S^{vN}_A$に非常に近い値で高められる傾向にある。
さまざまなサイズ、格子間隔、分割について検討する。
数値解析の結果,数千ビットストリングのサンプルを用いて得られたフィルタリング相互情報から,$S^{vN}_A$の近似推定値が得られることが示唆された。
本稿では,QuEra の Aquila デバイスによる実装について概説する。
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