論文の概要: $k$-Entanglement Measure for Multipartite Systems without Convex-Roof Extensions and its Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12588v1
- Date: Sun, 14 Dec 2025 07:51:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.330391
- Title: $k$-Entanglement Measure for Multipartite Systems without Convex-Roof Extensions and its Evaluation
- Title（参考訳）: 凸屋根拡張のない多部系に対する$k$-Entanglement 測定とその評価
- Authors: Jie Guo, Shuyuan Yang, Jinchuan Hou, Xiaofei Qi, Kan He,
- Abstract要約: マルチパーティの絡み合いは量子技術を支えるが、その研究は普遍的な測度の欠如によって制限されている。
ここでは、すべての公理を満たす最初のemphtrue $k$-entanglement measure, $E_w(k,n)$を紹介する。
ユニバーサルアルゴリズムは、任意の有限次元状態を評価し、オープンソースソフトウェアは4ビットシステムのすべてのパーティションをカバーする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.462680093105286
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multipartite entanglement underpins quantum technologies but its study is limited by the lack of universal measures, unified frameworks, and the intractability of convex-roof extensions. We establish an axiomatic framework and introduce the first \emph{true} $k$-entanglement measure, $E_w^{(k,n)}$, which satisfies all axioms, establishes $k$-entanglement as a multipartite quantum resource, avoids convex-roof constructions, and is efficiently computable. A universal algorithm evaluates arbitrary finite-dimensional states, with open-source software covering all partitions of four-qubit systems. Numerical tests certify $k$-entanglement within 200 seconds, consistent with necessary-and-sufficient criteria, tightening bounds and revealing new thresholds. This framework offers a scalable, practical tool for rigorous multipartite entanglement quantification.
- Abstract（参考訳）: マルチパーティの絡み合いは量子技術を支えるが、その研究は普遍的な測度、統一されたフレームワーク、凸ルーフ拡張の難しさによって制限されている。
公理的枠組みを確立し、すべての公理を満たす最初の \emph{true} $k$-entanglement measure, $E_w^{(k,n)}$を導入し、多部量子リソースとして$k$-entanglementを確立し、凸ルーフ構造を避け、効率的に計算できる。
ユニバーサルアルゴリズムは、任意の有限次元状態を評価し、オープンソースソフトウェアは4ビットシステムのすべてのパーティションをカバーする。
数値テストは200秒以内に$k$-entanglementを証明し、必要十分基準と整合し、境界を締め付け、新しいしきい値を明らかにする。
このフレームワークは、厳密なマルチパーティントエンタングルメント定量化のためのスケーラブルで実用的なツールを提供する。
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