論文の概要: Bound entanglement in symmetric random induced states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23480v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 16:13:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.613407
• Title: Bound entanglement in symmetric random induced states
• Title（参考訳）: 対称ランダム誘導状態における境界絡み合い
• Authors: Jonathan Louvet, François Damanet, Thierry Bastin,
• Abstract要約: 量子エンタングルメントの弱いが資源に富んでいる境界エンタングルメントは、検出と構築が難しいことで知られている。 一方は対称多ビット純状態の部分的トレースと他方ではキュディアンシラをトレースする2つの手法を用いる。 N > 3$ qubits の場合、有界な絡み合いは自然に最適パラメータの下で現れ、その確率は 1 に非常に近い。
• 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: Bound entanglement, a weak -- yet resourceful -- form of quantum entanglement, remains notoriously hard to detect and construct. We address this in this paper by leveraging symmetric random induced states, where positive partial transpose (PPT) bound entanglement arises naturally under partial tracing when proper parameters are selected. We investigate the probability of finding PPT bound entanglement in symmetric random induced states constructed via two methods: partial tracing of symmetric multiqubit pure states on the one hand (MI) and tracing out a qudit ancilla on the other hand (MII). For $N > 3$ qubits, we demonstrate that bound entanglement naturally emerges under optimal parameters, with a probability of occurrence very close to 1. We show that the two methods produce different varieties of PPT bound entangled states, and identify the contexts in which each method offers distinct advantages. These methods provide a versatile toolkit for the generation of large families of random PPT bound entangled states without complex numerical optimization.
• Abstract（参考訳）: 量子エンタングルメントの弱いが資源に富んでいる境界エンタングルメントは、検出と構築が難しいことで知られている。 本論文では, 正の部分的転位(PPT)境界の絡み合いが, 適切なパラメータが選択されたときに, 部分的トレースの下で自然に発生する, 対称ランダム誘導状態を活用することで, この問題に対処する。 本研究では,対称多ビット純状態の部分的トレース (MI) と,一方のクディットアンシラ (MII) の追跡 (MII) という2つの手法を用いて構築した対称ランダム誘導状態におけるPPT境界絡み合いの確率について検討した。 N > 3$ qubits の場合、有界な絡み合いは自然に最適パラメータの下で現れ、その確率は 1 に非常に近い。 この2つの手法は, PPT有界絡み状態の異なる種類を生成し, それぞれの手法が異なる利点をもたらす状況を特定する。 これらの手法は、複雑な数値最適化を伴わずに、ランダムPPT有界絡み状態の大族を生成するための汎用ツールキットを提供する。

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