論文の概要: Bell nonlocality in quantum networks with unreliable sources: Loophole-free postelection via self-testing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14027v1
- Date: Thu, 23 Jan 2025 19:00:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-27 14:56:43.216108
- Title: Bell nonlocality in quantum networks with unreliable sources: Loophole-free postelection via self-testing
- Title(参考訳): 信頼できない情報源を持つ量子ネットワークにおけるベル非局所性:自己検定によるループホールのないポストセレクション
- Authors: Sadra Boreiri, Nicolas Brunner, Pavel Sekatski,
- Abstract要約: 信頼できない情報源を持つ量子ネットワークにおけるベル非局所性について議論する。
ネットワークにおける計測のためのフェアサンプリング特性を特徴付ける。
一部のケースでは、フェアサンプリング特性は観測データのみに基づいて保証することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.49157446832511503
- License:
- Abstract: We discuss Bell nonlocality in quantum networks with unreliable sources. Our main result is a condition on the observed data which ensures that inconclusive events can be safely discarded, without introducing any loophole. More formally, we characterize the fair-sampling property for measurements in a network. When all measurements are fair-sampling, we show that the post-selection of conclusive outcomes does not compromise the assumption of source independence, hence avoiding the detection loophole. Furthermore, we show that in some cases, the fair-sampling property can in fact be guaranteed based only on observed data. To show this, we prove that saturation of the Finner inequality provides a self-test of the underlying quantum model. We illustrate the relevance of our results by demonstrating an improvement in device-independent randomness generation for a photonic Bell test with a probabilistic source and for the triangle network.
- Abstract(参考訳): 信頼できない情報源を持つ量子ネットワークにおけるベル非局所性について議論する。
我々の主な成果は観測データに対する条件であり、不確定事象が抜け穴を生じさせることなく安全に破棄されることを保証する。
より正式には、ネットワークにおける測定のためのフェアサンプリング特性を特徴付ける。
すべての測定値が公正サンプリングの場合、決定的な結果の選択がソース独立性の仮定を損なうことなく、検出の抜け穴を回避できることが示される。
さらに,一部のケースでは,観測データのみに基づいて,フェアサンプリング特性を保証できることが示されている。
これを示すために、フィンナーの不等式の飽和が基礎となる量子モデルの自己テストをもたらすことを証明した。
本稿では,確率的情報源を持つフォトニックベル試験と三角形ネットワークにおけるデバイス非依存ランダムネス生成の改善を示すことで,実験結果の妥当性について述べる。
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