論文の概要: Entanglement capacity of complex networks from quantum walks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00772v1
• Date: Fri, 01 May 2026 16:40:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 17:43:29.015247
• Title: Entanglement capacity of complex networks from quantum walks
• Title（参考訳）: 量子ウォークによる複雑ネットワークの絡み合い容量
• Authors: Pravy Prerana, Sascha Wald,
• Abstract要約: 本稿では、各ノードに2つの役割を割り当て、ソースとターゲットの両方として機能する分割に基づく一般ネットワークの絡み合い尺度を提案する。 ネットワークの接続性は、この絡み合いに上限を課し、グラフマッチングを絡み合いの生成を管理する基盤構造として識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discrete-time quantum walks provide a natural framework for quantum transport on complex networks. On regular structures, coin-walker entanglement has been widely used to characterize quantum transport and to support quantum algorithmic protocols. However, this notion relies on a fixed Hilbert space factorization separating coin and position and is therefore not directly applicable to more complex, irregular structures. Here we introduce an entanglement measure for general networks based on a bipartition that assigns each node two roles, acting as both a source and a target. The resulting bipartition defines the source-target entanglement, a measure for general networks, motivated by coin-walker entanglement. We show that the connectivity of the network imposes an upper bound on this entanglement and identify graph matchings as the underlying structure governing entanglement generation. We further illustrate that in random graphs improving graph connectivity reduces the attainable entanglement, establishing a structure-dependent constraint on quantum correlations.
• Abstract（参考訳）: 離散時間量子ウォークは、複雑なネットワーク上の量子輸送の自然な枠組みを提供する。 通常の構造では、コイン・ウォーカーの絡み合いは量子輸送を特徴づけ、量子アルゴリズムプロトコルをサポートするために広く使われている。 しかし、この概念はコインと位置を分離する固定されたヒルベルト空間分解に依存しており、したがってより複雑で不規則な構造には直接適用できない。 ここでは、各ノードに2つのロールを割り当て、ソースとターゲットの両方として機能する分割に基づく一般ネットワークの絡み合い尺度を提案する。 結果として得られた二分法は、コイン・ウォーカーの絡み合いによって動機付けられた一般的なネットワークの指標であるソース・ターゲット・絡み合いを定義する。 ネットワークの接続性は、この絡み合いに上限を課し、グラフマッチングを絡み合いの生成を管理する基盤構造として識別する。 さらに、グラフ接続性を改善するランダムグラフでは、達成可能な絡み合いが減少し、量子相関に関する構造依存的な制約が確立される。

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