論文の概要: Hybrid of Gradient Descent And Semidefinite Programming for Certifying Multipartite Entanglement Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16480v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 04:20:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:57:38.577461
• Title: Hybrid of Gradient Descent And Semidefinite Programming for Certifying Multipartite Entanglement Structure
• Title（参考訳）: 多部エンタングルメント構造認証のためのグラディエント・ディフレッシュと半定値プログラミングのハイブリッド化
• Authors: Kai Wu, Zhihua Chen, Zhen-Peng Xu, Zhihao Ma, Shao-Ming Fei,
• Abstract要約: マルチパーティの絡み合いは、幅広い量子情報処理タスクにとって重要なリソースである。 半定値プログラミングと降下勾配法を組み合わせた効率的なアルゴリズムを開発した。 本手法は絡み検出を改良し,多体量子系の複雑な構造について深い知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.236334007028333
• License:
• Abstract: Multipartite entanglement is a crucial resource for a wide range of quantum information processing tasks, including quantum metrology, quantum computing, and quantum communication. The verification of multipartite entanglement, along with an understanding of its intrinsic structure, is of fundamental importance, both for the foundations of quantum mechanics and for the practical applications of quantum information technologies. Nonetheless, detecting entanglement structures remains a significant challenge, particularly for general states and large-scale quantum systems. To address this issue, we develop an efficient algorithm that combines semidefinite programming with a gradient descent method. This algorithm is designed to explore the entanglement structure by examining the inner polytope of the convex set that encompasses all states sharing the same entanglement properties. Through detailed examples, we demonstrate the superior performance of our approach compared to many of the best-known methods available today. Our method not only improves entanglement detection but also provides deeper insights into the complex structures of many-body quantum systems, which is essential for advancing quantum technologies
• Abstract（参考訳）: マルチパーティの絡み合いは、量子力学、量子コンピューティング、量子通信など、幅広い量子情報処理タスクにとって重要なリソースである。 マルチパーティの絡み合いの検証は、その固有の構造を理解するとともに、量子力学の基礎と量子情報技術の実用的な応用の両方において、基本的な重要性である。 それでも、絡み合い構造を検出することは、特に一般的な状態や大規模量子システムにとって重要な課題である。 この問題に対処するため,半定値プログラミングと勾配降下法を組み合わせた効率的なアルゴリズムを開発した。 このアルゴリズムは、同じ絡み合い特性を共有する全ての状態を含む凸集合の内部ポリトープを調べることによって、絡み合い構造を探索するように設計されている。 より詳細な例を通して、今日利用可能な多くの最もよく知られた手法と比較して、我々のアプローチの優れた性能を実証する。 我々の手法は絡み検出を改良するだけでなく、量子技術の進歩に欠かせない多体量子系の複雑な構造に関する深い洞察を提供する。

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