論文の概要: Is genuine nonlocality in the triangle network exclusive to pure states?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08079v1
- Date: Tue, 14 Jan 2025 12:45:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-15 13:28:24.857790
- Title: Is genuine nonlocality in the triangle network exclusive to pure states?
- Title(参考訳): 三角形ネットワークにおける真の非局所性は純粋状態に排他的であるか?
- Authors: Anantha Krishnan Sunilkumar, Anil Shaji, Debashis Saha,
- Abstract要約: 遺伝的ネットワーク非局所性(英: Genuine network non-locality、GNN)とは、ローカルモデルでは説明できない独立したソースを持つネットワークにおける相関の存在を指す。
我々は、GNNが全てのソースに対して、リソースとして共同測定を伴う純粋な状態を送信する必要があることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
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- Abstract: Genuine network non-locality (GNN) refers to the existence of quantum correlations in a network with independent sources that cannot be explained by local hidden-variables (LHV) models. Even in the simplest scenario, determining whether these quantum correlations remain genuinely network non-local when derived from entangled states that deviate from their ideal forms is highly challenging due to the non-convex nature of local correlations. Understanding the boundary of these correlations thus becomes a hard problem, but one that raises academic interest specifically its robustness to noise. To address this problem, we introduce a causal domain-informed learning algorithm called the LHV k-rank neural network, which assesses the rank parameter of the non-ideal combined state produced by sources. Applied to the triangle network scenario with the three sources generating a class of quantum states known as X states, the neural network reveals that non-locality persists only if the states remain pure. Remarkably, we find that even slight deviations from ideal Bell states due to noise cause GNN to vanish, exhibiting a discrete behavior that hasn't been witnessed in the standard bell scenario. This finding thus raises a fundamental question as to whether GNN in the triangle network is exclusive to pure states or not. Additionally, we explore the case of the three sources producing dissimilar states, indicating that GNN requires all its sources to send pure entangled states with joint entangled measurements as resources. Apart from these results, this work succeeds in showing that machine learning approaches with domain-specific constraints can greatly benefit the field of quantum foundations.
- Abstract(参考訳): 遺伝的ネットワーク非局所性(英: Genuine network non-locality、GNN)とは、局所的な隠れ変数(LHV)モデルでは説明できない独立したソースを持つネットワークにおける量子相関の存在を指す。
最も単純なシナリオであっても、これらの量子相関が、それらの理想形から逸脱する絡み合った状態から導かれるとき、真の非局所的であるかどうかを決定することは、局所的相関の非凸性のために非常に困難である。
したがって、これらの相関関係の境界を理解することは難しい問題となるが、学術的な関心を特に高めるのはノイズに対するロバスト性である。
この問題を解決するために,LHV kランクニューラルネットワークと呼ばれる因果領域インフォームド学習アルゴリズムを導入し,情報源が生成する非理想結合状態のランクパラメータを評価する。
X状態として知られる量子状態のクラスを生成する3つのソースを持つ三角形のネットワークシナリオに適用すると、ニューラルネットワークは、状態が純粋である場合にのみ非局所性が持続することを明らかにする。
注目すべきは、ノイズによる理想的なベル状態からのわずかな逸脱でさえ、GNNは消滅し、標準的なベルのシナリオでは見られていない離散的な振る舞いを示します。
この発見は、三角形ネットワークにおけるGNNが純粋な状態に排他的であるかどうかという根本的な疑問を提起する。
さらに, 異種状態を生成する3つのソースの事例について検討し, GNNはすべてのソースに対して, 結合した測定を資源として純粋な絡み合った状態を送信する必要があることを示した。
これらの結果とは別に、この研究は、ドメイン固有の制約を持つ機械学習アプローチが量子基礎の分野に多大な恩恵をもたらすことを示すことに成功している。
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