論文の概要: Multipartite entanglement from ditstrings for 1+1D systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14422v1
- Date: Sat, 19 Jul 2025 00:44:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.88041
- Title: Multipartite entanglement from ditstrings for 1+1D systems
- Title(参考訳): 1+1D系におけるディストリングからの多部絡み合い
- Authors: Zane Ozzello, Yannick Meurice,
- Abstract要約: 1+1Dシステムの臨界点を同定する効率的な方法として,マルチパーティ・アンタングルメントが有効であることを示す。
量子イジングモデル、格子の$lambda phi4$を量子四重項で近似し、レイドバーグ原子の配列でこれを実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We show that multipartite entanglement can be used as an efficient way of identifying the critical points of 1+1D systems. We demonstrate this with the quantum Ising model, lattice $\lambda \phi^4$ approximated with qutrits, and arrays of Rydberg atoms. To do so we make use of multipartite compositions of entanglement quantities for different parts combined to form the strong subadditivity, weak monotonicity, and a convex combination of these with conformal properties. These quantities display some remarkable properties. We will demonstrate how the entanglement of individual parts together displays behavior at phase boundaries, but the combination of these in the aforementioned quantities sharpens and localizes this behavior to the boundaries even better. We will show that we can extend a scheme for approximating the entanglement with the mutual information, and that this acts as a lower bound which will also follow the changes in the entanglement for the above quantities, despite the additional contributions of different signs. This mutual information approximation to the identifying quantities can have its lower probabilities removed in a process we call filtering, and despite the combination of terms will respond well to the filtering and offer improvements to the lower bound.
- Abstract(参考訳): 1+1Dシステムの臨界点を同定する効率的な方法として,マルチパーティ・アンタングルメントが有効であることを示す。
我々はこれを量子イジングモデル、格子 $\lambda \phi^4$ で立方体とレイドバーグ原子の配列で実証する。
そのため、異なる部分に対する絡み合い量の多部構成を用いて、強い部分付加性、弱い単調性、およびこれらと共形特性の凸結合を形成する。
これらの量にはいくつかの顕著な性質がある。
個々の部品の絡み合いが相境界でどのように振る舞うかを実証するが、上記の量による組み合わせにより、この振舞いをより良く境界に局在させる。
我々は, 相互情報との絡み合いを近似するスキームを拡張できることを示すとともに, 異なる符号の付加的な寄与にもかかわらず, 上記量の絡み合いの変化に追従する下限として機能することを示す。
同定量に対するこの相互情報近似は、フィルタリングと呼ばれるプロセスにおいて低い確率を除去することができ、項の組み合わせにもかかわらず、フィルタリングによく反応し、下位境界の改善を提供する。
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