論文の概要: Adaptive Negativity Estimation via Collective Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25560v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 15:31:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.359267
• Title: Adaptive Negativity Estimation via Collective Measurements
• Title（参考訳）: 集団計測による適応的負性度推定
• Authors: Martin Zeman, Vojtěch Trávníček, Antonín Černoch, Jan Soubusta, Karel Lemr,
• Abstract要約: 本稿では,事前測定結果に基づいて動的に測定設定を調整する適応計測手法を提案する。 このプロシージャは、Long Short-Term Memory Networkを使用して、調査された状態の2つのコピーの集合的な測定を反復的に処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores an efficient method for entanglement quantification in two-qubit and qubit-qutrit quantum systems based upon the framework of collective measurements in conjunction with machine learning. We introduce an adaptive measurement procedure in which measurement settings are dynamically adjusted based on prior measurement outcomes aiming to optimize the inference precision given a limited number of these measurement settings. The procedure makes use of the Long Short-Term Memory networks to recurrently process collective measurements on two copies of the investigated states. Obtained results demonstrate the tangible benefits of the adaptive measurements in comparison to previously described non-adaptive strategies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習と組み合わせた集合計測の枠組みに基づく2量子および量子量子量子系におけるエンタングルメント量子化の効率的な手法について検討する。 本稿では,これらの測定条件の限られた数に対して,推定精度を最適化することを目的とした事前測定結果に基づいて,測定条件を動的に調整する適応計測手法を提案する。 このプロシージャは、Long Short-Term Memory Networkを使用して、調査された状態の2つのコピーの集合的な測定を反復的に処理する。 得られた結果は、前述した非適応戦略と比較して、適応測定の具体的な利点を示している。

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