論文の概要: Quantifying Quantum Steering with Limited Resources: A Semi-supervised Machine Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10747v1
• Date: Sat, 18 Jan 2025 12:14:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:21:59.410847
• Title: Quantifying Quantum Steering with Limited Resources: A Semi-supervised Machine Learning Approach
• Title（参考訳）: 限られたリソースによる量子ステアリングの定量化:半教師付き機械学習アプローチ
• Authors: Yansa Lu, Zhihua Chen, Zhihao Ma, Shao-Ming Fei,
• Abstract要約: 量子ステアリングは、絡み合いと非局所性の間の中間的相関である。 SDPは量子ステアリングの定量化に有用なツールであることが証明されている。 本研究では,半教師付き自己学習モデルを用いて,ステアブルウェイトを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6384366906530623
• License:
• Abstract: Quantum steering, an intermediate quantum correlation lying between entanglement and nonlocality, has emerged as a critical quantum resource for a variety of quantum information processing tasks such as quantum key distribution and true randomness generation. The ability to detect and quantify quantum steering is crucial for these applications. Semi-definite programming (SDP) has proven to be a valuable tool to quantify quantum steering. However, the challenge lies in the fact that the optimal measurement strategy is not priori known, making it time-consuming to compute the steerable measure for any given quantum state. Furthermore, the utilization of SDP requires full information of the quantum state, necessitating quantum state tomography, which can be complex and resource-consuming. In this work, we utilize the semi-supervised self-training model to estimate the steerable weight, a pivotal measure of quantum steering. The model can be trained using a limited amount of labeled data, thus reducing the time for labeling. The features are constructed by the probabilities derived by performing three sets of projective measurements under arbitrary local unitary transformations on the target states, circumventing the need for quantum tomography. The model demonstrates robust generalization capabilities and can achieve high levels of precision with limited resources.
• Abstract（参考訳）: 量子ステアリング(quantum steering)は、絡み合いと非局所性の間にある中間量子相関であり、量子鍵分布や真のランダムネス生成のような様々な量子情報処理タスクのための臨界量子リソースとして登場した。 量子ステアリングの検出と定量化は、これらの応用にとって不可欠である。 半定値プログラミング(SDP)は、量子ステアリングの定量化に有用なツールであることが証明されている。 しかし、この課題は最適な測定戦略が事前に分かっていないという事実に起因しており、任意の量子状態に対するステアブル測度を計算するのに時間がかかる。 さらに、SDPの利用には、複雑なリソース消費が可能な量子状態トモグラフィを必要とする量子状態の完全な情報が必要である。 本研究では、半教師付き自己学習モデルを用いて、量子ステアリングの指標であるステアブルウェイトを推定する。 モデルは限られた量のラベル付きデータを使ってトレーニングできるため、ラベル付けの時間を短縮できる。 これらの特徴は、ターゲット状態上の任意の局所的ユニタリ変換の下で3組の射影測定を行い、量子トモグラフィーの必要性を回避することによって導かれる確率によって構成される。 このモデルは、堅牢な一般化能力を示し、限られた資源で高いレベルの精度を達成することができる。

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