論文の概要: Entanglement estimation of Werner states with a quantum extreme learning machine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01387v1
- Date: Mon, 03 Nov 2025 09:37:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.203572
- Title: Entanglement estimation of Werner states with a quantum extreme learning machine
- Title（参考訳）: 量子極端学習マシンを用いたワーナー状態の絡み合い推定
- Authors: Hajar Assil, Abderrahim El Allati, Gian Luca Giorgi,
- Abstract要約: We present a QELM protocol for the amount of entanglement in Werner states。
Blochベースのオブザーバブルのセットが構築され、見えない特徴を認識するためにシステムを訓練するために使用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum Extreme Learning Machines (QELMs) have emerged as a potent tool for various quantum information processing tasks. We present a QELM protocol for estimating the amount of entanglement in Werner states. The protocol requires the generation of a sequence of random Werner states, which are then combined with a reservoir state and evolved using an Ising Hamiltonian. A set of observables based on the Bloch basis is constructed and employed to train the system to recognize unseen features. To assess the protocol's robustness, noise is introduced into the input states, and the system's performance under these noisy conditions is analyzed. Additionally, the influence of the magnetic field parameter within the Ising Hamiltonian on the estimation accuracy is investigated.
- Abstract（参考訳）: QELM(Quantum Extreme Learning Machines)は、様々な量子情報処理タスクのための強力なツールとして登場した。
We present a QELM protocol for the amount of entanglement in Werner states。
このプロトコルはランダムなワーナー状態の列を生成し、それを貯水池状態と組み合わせ、イジング・ハミルトン状態を用いて進化させる。
Blochベースのオブザーバブルのセットが構築され、見えない特徴を認識するためにシステムを訓練するために使用される。
プロトコルのロバスト性を評価するために、入力状態にノイズを導入し、これらのノイズ条件下でのシステム性能を分析する。
また,Ising Hamiltonianの磁場パラメータが推定精度に及ぼす影響について検討した。
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