論文の概要: Optimal Continuous- to Discrete-Variable Bipartite Entanglement Conversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12682v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 05:54:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-16 17:38:11.929429
• Title: Optimal Continuous- to Discrete-Variable Bipartite Entanglement Conversion
• Title（参考訳）: 離散可変二分点エンタングルメント変換の最適連続化
• Authors: Pak-Tik Fong, Ruchir Tullu, Hoi-Kwan Lau,
• Abstract要約: 本稿では,連続可変(CV)アンタングルを離散可変(DV)アンタングルに変換するための2つの最適スキームを提案する。 最適性能を定量化し,実装に必要な測定演算子を同定する。 ボソニックプラットフォーム上でのDVベースの量子技術の実現可能性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0611737116137921
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discrete-variable (DV) entanglement is crucial for numerous quantum applications, yet its deterministic generation in many bosonic systems remains experimentally challenging. In contrast, continuous-variable (CV) entanglement can be produced efficiently. We propose two optimal schemes for converting CV bipartite entanglement into DV entanglement using only local operations and classical communication. The first scheme extracts maximally entangled qubit pairs at the theoretically maximal rate, while the second probabilistically produces a maximally entangled qudit pair with the highest average entanglement. In both schemes, we quantify the optimal performance and identify the measurement operators required for implementation. Notably, using only a sequence of binary measurements, our approach can succeed in a finite number of measurement rounds on average, even though the CV resource is infinite-dimensional. Our schemes improve the feasibility of implementing DV-based quantum technologies on bosonic platforms.
• Abstract（参考訳）: 離散可変(DV)絡み合いは多くの量子アプリケーションにとって重要であるが、多くのボゾン系における決定論的生成は実験的に困難である。 対照的に、連続可変(CV)絡み合わせは効率的に製造できる。 本稿では,局所的な操作と古典的通信のみを用いて,CVバイパートの絡み合いをDVの絡み合いに変換するための2つの最適スキームを提案する。 第1のスキームは理論上最大エンタングルドキュービット対を抽出し、第2の確率論的には最大エンタングルドキュービット対を最大エンタングルメントで生成する。 両方式で最適性能を定量化し,実装に必要な測定演算子を同定する。 特に, CV 資源が無限次元であっても, 2 次測定のみを用いて, 平均で有限個の測定ラウンドを成功させることができる。 ボソニックプラットフォーム上でのDVベースの量子技術の実現可能性を向上させる。

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