論文の概要: Effect of Weak Measurement Reversal on Quantum Correlations in a Correlated Amplitude Damping Channel, with a Neural Network Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05642v1
- Date: Fri, 06 Jun 2025 00:14:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.270507
- Title: Effect of Weak Measurement Reversal on Quantum Correlations in a Correlated Amplitude Damping Channel, with a Neural Network Perspective
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた相関型振幅減衰チャネルの量子相関に及ぼす弱測定逆効果
- Authors: Venkat Abhignan, Bidyut Bikash Boruah, R. Srikanth, Ashutosh Singh,
- Abstract要約: ベル,ヴェルナー,および2つの量子ビットの最大絡み合った混合状態と相関振幅減衰チャネルの量子相関の進化について検討した。
我々は、進化中の異なる量子相関測度間の関係の分析を強化するために、ニューラルネットワークモデルを用いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.593690982728631
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study the evolution of quantum correlations in Bell, Werner, and maximally entangled mixed states of two qubits subjected to correlated amplitude-damping channels. Our primary focus is to evaluate the robustness of entanglement as a resource for quantum information protocols such as dense coding, teleportation, and Einstein-Podolsky-Rosen (EPR) steering under the influence of noise. In addition, we investigate the behaviour of other quantum correlations, including quantum discord and coherence, and analyze their hierarchy under decoherence. To counteract the detrimental effects of the channels, we apply the weak measurement and quantum measurement reversal (WMR) protocol, comparing the effectiveness of single-qubit and two-qubit WMR techniques. Our results show that the two-qubit WMR protocol significantly outperforms the single-qubit approach in preserving quantum correlations. Furthermore, we employ a neural network model to enhance our analysis of the relationship between different quantum correlation measures during the evolution. Using a MATLAB-based artificial neural network with 80 neurons across three hidden layers and trained with the Levenberg-Marquardt algorithm, we successfully predict trace distance discord from other correlations, achieving low prediction errors. Besides, our analysis of the neural network weights suggests that concurrence and EPR steering have the most positive influence on the accurate discord predictions.
- Abstract（参考訳）: 相関振幅減衰チャネルを受ける2つの量子ビットのベル,ヴェルナー,および最大絡み合った混合状態における量子相関の進化について検討した。
我々の主な焦点は、高密度符号化、テレポーテーション、アインシュタイン-ポドルスキー-ローゼン(EPR)ステアリングなどの量子情報プロトコルの資源としての絡み合いの堅牢性を評価することである。
さらに、量子不協和やコヒーレンスを含む他の量子相関の挙動を調査し、デコヒーレンスの下でそれらの階層を解析する。
チャネルの有害な影響に対処するため、単一量子ビットと2量子ビットのWMR技術の有効性を比較し、弱い測定と量子測度反転(WMR)プロトコルを適用した。
以上の結果から, 2量子WMRプロトコルは, 量子相関の保存において, 単一量子のアプローチよりも著しく優れていることがわかった。
さらに、進化中の異なる量子相関測度間の関係の分析を強化するために、ニューラルネットワークモデルを用いる。
3つの隠蔽層に80のニューロンを持つMATLABベースの人工ニューラルネットワークを用いて,レバンス・マルカルトアルゴリズムを用いて学習し,他の相関関係からのトレース距離の不一致を予測し,予測誤差を低く抑えることに成功した。
さらに,ニューラルネットワークの重み解析から,コンカレンスとEPRステアリングが正確な不協和予測に最も良い影響を与えることが示唆された。
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