論文の概要: State-witness contraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17697v1
- Date: Mon, 24 Feb 2025 22:44:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-26 15:22:05.840587
- Title: State-witness contraction
- Title(参考訳): state‐witness contraction
- Authors: Albert Rico,
- Abstract要約: 任意に大規模なマルチパーティイトシステムのための絡み合った証人を構築する方法を提案する。
原理の証明として、ほとんど共有されていない量子資源を用いて、この方法では、局所的な正の部分的な配置を持つ状態を検出できない証人を新しいものに再利用することができることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: We present a method to construct entanglement witnesses for arbitrarily large multipartite systems, by tensoring and partial tracing existing states and witnesses. As a proof of principle we show that, using little shared quantum resources, the method allows to reuse witnesses unable to detect states with local positive partial transpositions into new ones able to do so. Moreover, we show that this technique allows to tailor both linear and nonlinear witnesses to specific states using semidefinite programming with comparatively low-dimensional variables. As an example, existing trace polynomial witnesses are significantly improved while preserving their symmetries and implementability with randomized measurements. Besides detecting entanglement, the method is shown to detect $k$-copy distillability. A recipe for the single-copy case is shown to be effective for generic and Werner states.
- Abstract(参考訳): 本稿では,既存の状態や証人をテンソル処理し,部分的追跡することにより,任意に大規模なマルチパーティイトシステムのための絡み合った証人を構築する手法を提案する。
原理の証明として、ほとんど共有されていない量子資源を用いて、この方法では、局所的な正の部分的な配置を持つ状態を検出できない証人を新しいものに再利用することができることを示す。
さらに, この手法により, 比較的低次元変数を用いた半有限計画法により, 線形および非線形の証人を特定の状態に調整できることを示す。
例えば、既存のトレース多項式目撃者は、その対称性とランダム化測定による実装性を維持しながら、大幅に改善されている。
エンタングルメントの検出に加えて、この方法は$k$-copy蒸留性を検出する。
単一コピーケースのレシピは、ジェネリックおよびワーナー状態に有効であることが示されている。
関連論文リスト
- Bound entanglement-assisted prepare-and-measure scenarios [0.0]
本稿では,2量子状態のブロッホ対角線状態における有界絡みを検出する線形相関証人のクラスを示す。
我々の目撃者は実験的に実用的であるようで、アリスとボブの側でキュービットの回転を使わなければならない。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-12T10:50:41Z) - Valid and efficient entanglement verification with finite copies of a
quantum state [0.4523163728236145]
小データセットにおける絡み検出方式の有効性と効率を最適化する方法を示す。
この手法は相関関数に対する有限統計効果の分析モデルに基づく。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-03T11:27:45Z) - Quantum state tomography with tensor train cross approximation [84.59270977313619]
測定条件が最小限であるような状態に対して、完全な量子状態トモグラフィが実行可能であることを示す。
本手法は,非構造状態と局所測定のための最もよく知られたトモグラフィー法よりも指数関数的に少ない状態コピーを必要とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-13T17:56:28Z) - Instance Similarity Learning for Unsupervised Feature Representation [83.31011038813459]
教師なし特徴表現のための例類似性学習(ISL)手法を提案する。
我々はGAN(Generative Adversarial Networks)を用いて、基礎となる特徴多様体をマイニングする。
画像分類実験は, 最先端手法と比較して, 提案手法の優位性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-05T16:42:06Z) - How many mutually unbiased bases are needed to detect bound entangled
states? [1.3544498422625448]
互いに偏りのない基底からなる絡み合い目撃者のクラスは、測定値が$d/2+1$より大きい場合、境界絡みを検出できることを示す。
これは他の検出方法よりも大幅に改善され、完全な量子状態トモグラフィーや$d+1$ MUBsの完全なセットの測定よりもはるかに少ないリソースを必要とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-02T18:15:11Z) - Machine-Learning-Derived Entanglement Witnesses [55.76279816849472]
本稿では,線形支援ベクトルマシン (SVM) と絡み合い目撃者の対応を示す。
我々はこの対応を利用して、二部類と三部類(およびキュビット)の絡み合った状態に対する絡み合いの証人を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-05T22:28:02Z) - Entanglement purification by counting and locating errors with
entangling measurements [62.997667081978825]
量子状態の複数コピーに対するエンタングルメント浄化プロトコルについて検討する。
ノイズアンサンブルにおける誤差の数と位置を高次元補助的絡み合いシステムを用いて学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-13T19:02:33Z) - CIMON: Towards High-quality Hash Codes [63.37321228830102]
我々はtextbfComprehensive stextbfImilarity textbfMining と ctextbfOnsistency leartextbfNing (CIMON) という新しい手法を提案する。
まず、グローバルな洗練と類似度統計分布を用いて、信頼性とスムーズなガイダンスを得る。第二に、意味的整合性学習とコントラスト的整合性学習の両方を導入して、乱不変と差別的ハッシュコードの両方を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-15T14:47:14Z) - Detecting Entanglement in Unfaithful States [0.0]
エンタングルメント証人は、フルトモグラフィーを行うことなく未知の状態のエンタングルメントを検出する効果的な方法である。
そこで本研究では, 測定結果を用いて下界の絡み合いを計算し, 絡み合いを検出する新しい方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-12T22:24:22Z) - Gaussian Process States: A data-driven representation of quantum
many-body physics [59.7232780552418]
我々は、絡み合った多体量子状態をコンパクトに表現するための、新しい非パラメトリック形式を示す。
この状態は、非常にコンパクトで、体系的に即効性があり、サンプリングに効率的である。
また、量子状態に対する普遍的な近似器として証明されており、データセットのサイズが大きくなるにつれて、絡み合った多体状態も捉えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-27T15:54:44Z)
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。