論文の概要: Calibrated hypergraph states: II calibrated hypergraph state construction and applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18968v1
- Date: Fri, 31 Jan 2025 08:57:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-03 14:01:33.157902
- Title: Calibrated hypergraph states: II calibrated hypergraph state construction and applications
- Title(参考訳): 校正ハイパーグラフ状態:II 校正ハイパーグラフ状態構築とその応用
- Authors: Roberto Zucchini,
- Abstract要約: キャリブレーションを備えたハイパーグラフにより符号化された重み付きハイパーグラフ状態の拡張である、キャリブレーション付きハイパーグラフ状態を導入・検討する。
我々は、一般的なガロア環上の四重項に焦点をあて、同伴する論文で取り組んだ $varOmega$ monadic framework の上に構築した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Hypergraph states are a special kind of multipartite states encoded by hypergraphs relevant in quantum error correction, measurement--based quantum computation, quantum non locality and entanglement. In a series of two papers, we introduce and investigate calibrated hypergraph states, an extension of weighted hypergraph states codified by hypergraphs equipped with calibrations, a broad generalization of weightings. The guiding principle informing our approach is that a constructive theory of hypergraph states must be based on a categorical framework for both hypergraphs and multi qudit states constraining hypergraph states enough to render the determination of their general structure possible. In this second paper, we build upon the graded $\varOmega$ monadic framework worked out in the companion paper, focusing on qudits over a generic Galois ring. We explicitly construct a calibrated hypergraph state map as a special morphism of the calibrated hypergraph and multi qudit state $\varOmega$ monads. We further prove that the calibrated hypergraph states so yielded are locally maximally entangleable stabilizer states, elucidate their relationship to weighted hypergraph states, show that they reduce to the weighted ones in the familiar qubit case and prove through examples that this is no longer the case for higher qudits.
- Abstract(参考訳): ハイパーグラフ状態は、量子エラー補正、測定に基づく量子計算、量子非局所性、絡み合いに関連するハイパーグラフによって符号化された特殊な多部状態である。
本稿では,キャリブレーションを具備したハイパーグラフにより符号化された重み付きハイパーグラフ状態の拡張であるキャリブレーションハイパーグラフ状態の導入と検討を行う。
我々のアプローチを示唆する指針原理は、ハイパーグラフ状態の構成的理論は、ハイパーグラフとマルチキューディット状態の両方の分類的枠組みに基づいて、ハイパーグラフ状態の一般的な構造の決定を可能にするのに十分な制約を課す必要があるということである。
2つ目の論文では、一般ガロア環上の四重項に焦点をあて、同伴する論文で取り組んだグレード付き$\varOmega$モナディックフレームワークの上に構築する。
校正ハイパーグラフとマルチキューディット状態 $\varOmega$ monads の特別な射として校正ハイパーグラフ状態写像を明示的に構成する。
さらに、得られた校正されたハイパーグラフ状態は、局所的に最大エンタングルブル安定化状態であり、重み付きハイパーグラフ状態との関係を解明し、慣れ親しんだ量子ビットの場合の重み付き状態に還元されることを示し、高量子ビットではもはやそうではないことを例を通して証明する。
関連論文リスト
- Nonclassical Nullifiers for Quantum Hypergraph States [0.0]
量子ハイパーグラフ状態はグラフ状態形式主義の一般化を形成する。
このような状態のネットワークは、連続変数測定に基づく量子計算の普遍性を達成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-04T11:06:19Z) - Calibrated hypergraph states: I calibrated hypergraph and multi qudit state monads [0.0]
キャリブレーションを備えたハイパーグラフにより符号化された重み付きハイパーグラフ状態の広範な一般化であるキャリブレーションハイパーグラフ状態について検討する。
キャリブレーションされたハイパーグラフとマルチキューディット状態の両方が、グレード付き$varOmega$モナドで自然に整理されていることを示す。
本論文では、これらの$varOmega$モナドの特別な射としてのハイパーグラフ状態写像の構築の基礎を定めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-31T08:57:49Z) - Hypergraphs as Weighted Directed Self-Looped Graphs: Spectral Properties, Clustering, Cheeger Inequality [40.215737469808026]
ハイパーグラフはグループ関係を研究するときに現れ、機械学習の分野で広く使われている。
ハイパーグラフの統一的な定式化は行われていないが、最近提案されたエッジ依存レイリー重み付け(EDVW)モデリングは、ハイパーグラフの最も一般化されたモデリング手法の1つである。
グラフ上の対応する定義と整合性を持つハイパーグラフQuotient, NCut, boundary/cut, volume, and conductance の定義を提案する。
そして、正規化されたハイパーグラフラプラシアンがNCut値と関連があることを証明し、スペクトルクラスタリングのためのHyperClus-Gアルゴリズムを刺激する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-23T05:16:48Z) - Non-symmetric GHZ states; weighted hypergraph and controlled-unitary graph representations [0.0]
非対称なGHZ状態は、量子情報に潜在的に適用可能な多部交絡状態である。
非対称なGHZ状態に対する2つの新しいグラフ形式と安定化器を導入する。
本研究は,非対称GHZ状態の理解を深め,量子情報科学への応用の可能性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-05T18:00:18Z) - Quantum multigraph states and multihypergraph states [1.3124312213244904]
本稿では,多粒子交絡状態,多グラフ状態,多ハイパーグラフ状態の2つのクラスを提案する。
鍵となる発見は、提案された多重ハイパーグラフ状態と、d が素数であるときの一般化実重み付き状態との1対1対応である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T03:01:34Z) - Hypergraph Transformer for Semi-Supervised Classification [50.92027313775934]
我々は新しいハイパーグラフ学習フレームワークHyperGraph Transformer(HyperGT)を提案する。
HyperGTはTransformerベースのニューラルネットワークアーキテクチャを使用して、すべてのノードとハイパーエッジのグローバル相関を効果的に検討する。
局所接続パターンを保ちながら、グローバルな相互作用を効果的に組み込むことで、包括的なハイパーグラフ表現学習を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T17:50:52Z) - Hypergraph Structure Inference From Data Under Smoothness Prior [46.568839316694515]
本稿では,ラベル付きデータを監視対象とせずに,潜在的なハイパーエッジの確率を推定する手法を提案する。
本稿では,この手法を用いてハイパーグラフ構造とノード特徴の関係を確率論的モデリングにより導出する。
本手法は,既存のハイパーグラフ構造推定法よりも効率的にデータから有意義なハイパーグラフ構造を学習できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-27T18:28:58Z) - From Hypergraph Energy Functions to Hypergraph Neural Networks [94.88564151540459]
パラメータ化されたハイパーグラフ正規化エネルギー関数の表現型族を示す。
次に、これらのエネルギーの最小化がノード埋め込みとして効果的に機能することを実証する。
提案した双レベルハイパーグラフ最適化と既存のGNNアーキテクチャを共通的に用いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T04:40:59Z) - Symmetric hypergraph states: Entanglement quantification and robust Bell
nonlocality [0.0]
我々は、大きな量子ハイパーグラフ状態のクラスに対する絡み合いと非局所性を定量化する。
我々は対称グラフ状態と対称ハイパーグラフ状態の類似性を認識する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-03T12:49:32Z) - Hypergraph Convolutional Networks via Equivalency between Hypergraphs
and Undirected Graphs [59.71134113268709]
本稿では,EDVWおよびEIVWハイパーグラフを処理可能な一般学習フレームワークであるGeneral Hypergraph Spectral Convolution(GHSC)を提案する。
本稿では,提案するフレームワークが最先端の性能を達成できることを示す。
ソーシャルネットワーク分析,視覚的客観的分類,タンパク質学習など,様々な分野の実験により,提案手法が最先端の性能を達成できることが実証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-31T10:46:47Z) - HNHN: Hypergraph Networks with Hyperedge Neurons [90.15253035487314]
HNHNはハイパーグラフ畳み込みネットワークであり、ハイパーノードとハイパーエッジの両方に非線形活性化関数が適用される。
実世界のデータセットの分類精度と速度の両面でのHNHNの性能向上を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T14:08:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。