論文の概要: Evaluating Supervised Learning Approaches for Quantification of Quantum Entanglement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21893v1
- Date: Fri, 26 Dec 2025 06:46:07 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2025-12-29 12:00:05.091941
- Title: Evaluating Supervised Learning Approaches for Quantification of Quantum Entanglement
- Title（参考訳）: 量子エンタングルメントの量子化のための教師付き学習手法の評価
- Authors: Shruti Aggarwal, Trasha Gupta, R. K. Agrawal, S. Indu,
- Abstract要約: 本研究では,2量子ビット系および3量子ビット系における絡み合いの量を推定するために,機械学習に基づくいくつかのモデルについて検討する。
我々のモデルは、完全な状態情報を必要とせずに絡み合いを予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3066182802188202
- License:
- Abstract: Quantum entanglement is a key resource in quantum computing and quantum information processing tasks. However, its quantification remains a major challenge since it cannot be directly extracted from physical observables. To address this issue, we study a few machine-learning based models to estimate the amount of entanglement in two-qubit as well as three-qubit systems. We use measurement outcomes as the input features and entanglement measures as the training labels. Our models predict entanglement without requiring the full state information. This demonstrates the potential of machine learning as an effcient and powerful tool for characterizing quantum entanglement
- Abstract（参考訳）: 量子エンタングルメント(quantum entanglement)は、量子コンピューティングや量子情報処理タスクにおいて重要なリソースである。
しかし、物理観測物から直接抽出できないため、量子化は依然として大きな課題である。
この問題に対処するために,2量子ビットおよび3量子ビットシステムにおける絡み合いの量を推定するために,機械学習に基づくいくつかのモデルについて検討する。
トレーニングラベルとして入力特徴および絡み合い尺度として測定結果を用いる。
我々のモデルは、完全な状態情報を必要とせずに絡み合いを予測する。
これは、量子エンタングルメントを特徴付けるための効率的かつ強力なツールとしての機械学習の可能性を示す
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