論文の概要: The minimal example of quantum network Bell nonlocality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00981v1
• Date: Fri, 01 May 2026 18:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.530659
• Title: The minimal example of quantum network Bell nonlocality
• Title（参考訳）: 量子ネットワークベル非局所性の最小例
• Authors: Erwan Don, Jessica Bavaresco, Patryk Lipka-Bartosik, Nicolas Gisin, Nicolas Brunner, Alejandro Pozas-Kerstjens,
• Abstract要約: 量子非局所性(quantum nonlocality)は、入力選択がなく、二値値結果のみを生成する三角形ネットワークにおいて可能であることを示す。 我々は,高次量子演算の形式性に触発されて,ネットワーク内の量子分布をパラメータ化する効率的な手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.32674634043692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the study of Bell nonlocality has been generalized to quantum networks, where multiple independent sources distribute physical systems to distant parties who perform local measurements. In this context, a central open question is to identify the minimal network configuration in which quantum resources produce Bell nonlocal correlations. Here we address this question and show that quantum nonlocality is possible in the triangle network where the parties have no input choices and produce only binary-valued outcomes. To do so, we start by identifying a family of target distributions and proving their nonlocality. Next, we construct an explicit quantum model that reproduces the target distributions to machine precision. For this, we develop an efficient method for parameterizing quantum distributions in networks, inspired by the formalism of higher-order quantum operations. When considering the number of observed variables and their cardinality, this constitutes the smallest scenario possible that supports quantum nonlocality in networks. Moreover, by analyzing the explicit quantum model, we obtain new insights into how nonlocal distributions can be generated in quantum networks.
• Abstract（参考訳）: 近年、ベル非局所性の研究は量子ネットワークに一般化され、複数の独立した情報源が物理系を局所的な測定を行う遠隔者へ配布している。 この文脈では、量子資源がベル非局所相関を生成する最小のネットワーク構成を特定することが中心的なオープンな問題である。 ここでは、この問題に対処し、当事者が入力選択を持たない三角形ネットワークにおいて量子非局所性が可能であることを示し、バイナリ値の結果のみを生成する。 そのために、ターゲット分布の族を特定し、その非局所性を証明することから始める。 次に、ターゲット分布を機械精度に再現する明示的な量子モデルを構築する。 そこで我々は,高次量子演算の形式性に触発されて,ネットワーク内の量子分布をパラメータ化する効率的な手法を開発した。 観測変数の数とその濃度を考えると、これはネットワークにおける量子非局所性をサポートする最小のシナリオを構成する。 さらに、明示的な量子モデルを分析することにより、量子ネットワークにおける非局所分布の生成方法に関する新たな知見を得る。

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