論文の概要: A versatile neural-network toolbox for testing Bell locality in networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24665v1
- Date: Wed, 25 Mar 2026 18:00:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-27 20:52:47.918979
- Title: A versatile neural-network toolbox for testing Bell locality in networks
- Title（参考訳）: ネットワークにおけるベル局所性テストのための汎用ニューラルネットワークツールボックス
- Authors: Antoine Girardin, Mohammad Massi Rashidi, Géraldine Haack, Nicolas Brunner, Alejandro Pozas-Kerstjens,
- Abstract要約: ニューラルネットワークを介してネットワーク内の局所モデルをパラメータ化するソフトウェアソリューションを開発した。
探索されていないいくつかのネットワークにおける非局所性の調査に応用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.09823149373976
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Determining whether an observed distribution of events generated in a quantum network is Bell local, i.e., if it admits an alternative realization in terms of independent local variables, is extremely challenging. Building upon arXiv:1907.10552, we develop a software solution that parameterizes local models in networks via neural networks. This allows one to leverage optimization tools available from the machine learning community in the search of network Bell nonlocality. Our solution applies to arbitrary networks, is easy to use, and includes technical improvements that significantly increase performance compared to previous implementations. We apply it to investigate nonlocality in several networks hitherto unexplored, providing insights on the corresponding quantum nonlocal sets and suggesting concrete, promising realizations of quantum nonlocal correlations.
- Abstract（参考訳）: 量子ネットワークで生成された事象の観測分布がベル局所であるかどうかを決定することは、独立な局所変数の別の実現が認められる場合、非常に困難である。
arXiv:1907.10552に基づいて、ニューラルネットワークを介してネットワーク内の局所モデルをパラメータ化するソフトウェアソリューションを開発する。
これにより、ネットワークBell非ローカル性の検索において、機械学習コミュニティから利用可能な最適化ツールを活用することができる。
我々のソリューションは任意のネットワークに適用され、使いやすく、従来の実装と比較してパフォーマンスを大幅に向上させる技術的改善を含む。
いくつかのネットワークにおける非局所性の研究に応用し、対応する量子非局所集合についての洞察を与え、量子非局所相関の具体的かつ有望な実現を示唆する。
関連論文リスト
- Linear Program Witness for Network Nonlocality in Arbitrary Networks [0.0]
ネットワークの非ローカル性は、複数の独立したソースやパーティの設定にまで拡張される。
5つの線形制約から構築されたネットワーク非局所性の証人を紹介する。
これらのクラスはネットワークに依存しないが、制約の明示的な形式はネットワークの構造に合わせて調整されなければならない。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-26T10:15:27Z) - Flexible Qubit Allocation of Network Resource States [37.8666266153972]
フレキシブルで非自明なqubit-to-node代入を用いたグラフ状態の利用について検討する。
ネットワークリソースの状態として任意のアロケーションを持つクラスタ状態に注目する。
物理ネットワーク上の絡み合いトポロジをオーバーレイするモデリングフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-17T16:01:17Z) - Reinforcement Learning for Quantum Network Control with Application-Driven Objectives [53.03367590211247]
動的プログラミングと強化学習は、制御戦略を最適化するための有望なツールを提供する。
非線形で微分可能な目的関数を直接最適化する新しいRLフレームワークを提案する。
我々の研究は、RLを持つ量子ネットワークにおける非線形目的関数最適化への第一歩であり、より高度なユースケースへの道を開く。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-12T18:41:10Z) - What Makes Data Suitable for a Locally Connected Neural Network? A
Necessary and Sufficient Condition Based on Quantum Entanglement [12.143300311536201]
特定の局所的に接続されたニューラルネットワークは、データ分布が低い量子エンタングルメントを許容している場合に限り、データ分布を正確に予測できることを示す。
我々は、局所的に接続されたニューラルネットワークに対するデータ分布の適合性を高めるための前処理手法を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-20T16:34:39Z) - Network Quantum Steering [0.0]
本稿では,ベル非局所性と量子ステアリングを用いてネットワークステアリングを実証する方法について述べる。
また、ネットワークのステアリングを実証する非定常状態を示すことによって、真に新しい効果を示す。
一方、NLHSモデルを明示的に構築することにより、大規模なシナリオにおけるネットワークステアリングのノーゴー結果を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-08T16:07:39Z) - Entanglement Rate Optimization in Heterogeneous Quantum Communication
Networks [79.8886946157912]
量子通信ネットワークは、将来6G以降の通信ネットワークにおいて重要な構成要素となる可能性のある、有望な技術として登場しつつある。
近年の進歩は、実際の量子ハードウェアによる小規模および大規模量子通信ネットワークの展開に繋がった。
量子ネットワークにおいて、絡み合いは異なるノード間でのデータ転送を可能にする鍵となるリソースである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-30T11:34:23Z) - Genuine network quantum nonlocality and self-testing [0.0]
真のネットワーク量子非局所性の概念を定義する。
真のネットワーク非局所的な相関の例をいくつか示す。
特に、ネットワーク構造に依存する量子自己検査の例を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-26T06:05:22Z) - Full network nonlocality [68.8204255655161]
ネットワーク内のすべてのリンクが非ローカルリソースを分散するために必要となる相関関係を記述した完全ネットワーク非ローカル性の概念を導入する。
最もよく知られているネットワークベル試験では,ネットワークの非局所性は見られていない。
より一般に、ネットワーク内の局所的および理論に依存しない相関を解析するための確立された手法は、完全なネットワーク非局所性のための十分な条件を導出するために組み合わせることができると指摘する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-19T18:00:02Z) - Purification and Entanglement Routing on Quantum Networks [55.41644538483948]
不完全なチャネルフィリティと限られたメモリ記憶時間を備えた量子ネットワークは、ユーザ間の絡み合いを分散することができる。
本稿では,量子ネットワーク上の2ノード間で共有される絡み合いを最大化するための高速パスフィニングアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-23T19:00:01Z) - On the use of local structural properties for improving the efficiency
of hierarchical community detection methods [77.34726150561087]
本研究では,階層型コミュニティ検出の効率向上のために,局所構造ネットワーク特性をプロキシとして利用する方法について検討する。
また,ネットワークプルーニングの性能への影響を,階層的コミュニティ検出をより効率的にするための補助的手法として検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-15T00:16:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。