論文の概要: Statistical Characterization of Entanglement Degradation Under Markovian Noise in Composite Quantum Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05431v1
- Date: Thu, 08 May 2025 17:21:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.978067
- Title: Statistical Characterization of Entanglement Degradation Under Markovian Noise in Composite Quantum Systems
- Title（参考訳）: 複合量子系におけるマルコフ雑音下での絡み合い劣化の統計的評価
- Authors: Nunzia Cerrato, Sauro Succi, Giacomo De Palma, Vittorio Giovannetti,
- Abstract要約: 本稿では,異なる雑音モデルが量子系の絡み合いに与える影響を統計的に検討する。
雑音下での絡み合いの持続時間を測定する正部分移動時間計を用いて絡み合い劣化の定量化を行う。
本研究は,マルコフ雑音下での量子システムのレジリエンスについて,本手法の有効性を実証するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.249842620609683
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding how noise degrades entanglement is crucial for the development of reliable quantum technologies. While the Markovian approximation simplifies the analysis of noise, it remains computationally demanding, particularly for high-dimensional systems like quantum memories. In this paper, we present a statistical approach to study the impact of different noise models on entanglement in composite quantum systems. By comparing global and local noise scenarios, we quantify entanglement degradation using the Positive Partial Transpose Time (PPTT) metric, which measures how long entanglement persists under noise. When the sampling of different noise scenarios is performed under controlled and homogeneous conditions, our analysis reveals that systems subjected to global noise tend to exhibit longer PPTTs, whereas those influenced by independent local noise models display the shortest entanglement persistence. To carry out this analysis, we employ a computational method proposed by Cao and Lu, which accelerates the simulation of PPTT distributions and enables efficient analysis of systems with dimensions up to $D=8$. Our results demonstrate the effectiveness of this approach for investigating the resilience of quantum systems under Markovian noise.
- Abstract（参考訳）: ノイズがどのように絡み合いを低下させるかを理解することは、信頼性の高い量子技術の開発に不可欠である。
マルコフ近似はノイズの解析を単純化するが、特に量子メモリのような高次元システムでは計算的に要求される。
本稿では,複合量子系における様々なノイズモデルが絡み合いに与える影響を統計的に検討する。
大域的および局所的なノイズシナリオを比較することで,雑音下での絡み合いの持続時間を測定するPPTT(Positive partial Transpose Time)メトリックを用いて,絡み合いの劣化を定量化する。
制御・均質な条件下で異なるノイズシナリオのサンプリングを行うと、大域的なノイズを受けるシステムは長いPPTTを示す傾向を示し、一方独立した局所雑音モデルに影響されたシステムは最も短い絡み合いの持続性を示す。
本研究では, PPTT分布のシミュレーションを高速化し, 最大次元D=8$のシステムの効率的な解析を可能にする, Cao と Lu の提案した計算手法を用いる。
本研究は,マルコフ雑音下での量子システムのレジリエンスについて,本手法の有効性を実証するものである。
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