論文の概要: Realignment Criterion: A necessary and sufficient condition for two-qubit $X$-states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23727v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 11:03:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:54.029384
• Title: Realignment Criterion: A necessary and sufficient condition for two-qubit $X$-states
• Title（参考訳）: Realignment Criterion: 2-qubit $X$-states に必要な十分条件
• Authors: Amish Gogia, Aakhyat Bagga, Satyabrata Adhikari, Mukhtiyar Singh,
• Abstract要約: 2量子ビットにおける絡み検出に必要かつ十分である条件を導出することにより、配向基準の適用性を向上させる。 X$-statesは、そのスパース構造と絡み合いに関連する量を計算することの容易さから、絡み合いの研究において非常に有用であることが証明されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Computable Cross Norm (CCN), or realignment criterion, is a widely used method for entanglement detection in quantum systems; however, it typically provides only a necessary condition. In this work, we advance the applicability of the realignment criterion by deriving a condition that is both necessary and sufficient for detecting entanglement in two-qubit. $X$-states derive their name from the characteristic 'X' shape of their density matrix, which contains seven independent matrix parameters. Notably, they incorporate several important subclasses of entangled states, including Bell states, Werner states, and maximally entangled mixed states. $X$-states have proven highly useful in entanglement studies due to their sparse structure and the ease with which entanglement-related quantities can be computed. This refined criterion improves the identification of entangled states that the standard CCN approach fails to detect, thereby extending the utility of the method.
• Abstract（参考訳）: 計算可能クロスノーム(英: Computable Cross Norm, CCN)は、量子系における絡み検出において広く用いられる手法である。 本研究では,2量子ビットにおける絡み検出に必要かつ十分である条件を導出することにより,配向基準の適用性を向上させる。 X$-statesは、7つの独立した行列パラメータを含む密度行列の特徴的な「X」形状に由来する。 特に、ベル状態、ヴェルナー状態、最大絡み合った混合状態など、絡み合った状態のいくつかの重要なサブクラスが組み込まれている。 X$-statesは、そのスパース構造と絡み合いに関連する量を計算することの容易さから、絡み合いの研究において非常に有用であることが証明されている。 この洗練された基準は、標準CCNアプローチが検出できないという絡み合った状態の同定を改善し、それによって方法の有用性を拡大する。

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