論文の概要: A Universal Entanglement Witness Generator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07806v1
- Date: Fri, 07 Aug 2026 23:05:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-11 19:16:36.516188
- Title: A Universal Entanglement Witness Generator
- Title（参考訳）: ユニバーサル・エンタングルメント・ウィットネス・ジェネレータ
- Abstract要約: 本稿では,その近傍の耐雑音性に最適化された絡み合った証人を生成する機械学習手法を提案する。
本稿では,ベル,GHZ,W,ハイパーグラフ状態,および2-6量子ビット,d=10までの二分四重項,三分三重項四重項といった様々なキューディット状態について示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.66328129755464
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Entanglement witnesses are essential for certifying entanglement, yet constructing ones that are both noise-robust and economical in measurement settings remains challenging - particularly beyond qubits and for non-stabilizer ("magic") states. We present a machine-learning method that, given a target state and a user-specified number of measurement settings, generates an entanglement witness optimized for noise tolerance in the neighborhood of that state, requiring only local measurements. The approach is fully general, applying to multipartite qubit and qudit systems alike, including non-stabilizer states. For N qudits of dimension d, we train on the fully-separable eigenstates of each qudit's SU(d) generators to find a prototype witness, then tune the witness's bias term via gradient descent to maximize noise tolerance. Adversarial training further strengthens the witnesses, delivering greater noise tolerance with even fewer settings; critically, under this scheme the required training-set size becomes independent of system size. We package the entire pipeline as an automated script that, in every case we tested, produces witnesses surpassing all existing methods in noise tolerance and/or number of measurement settings. We demonstrate the method on Bell, GHZ, W, and hypergraph states, along with a range of qudit states, spanning 2-6 qubits, bipartite qudits up to d=10, and tripartite qutrits. Our witnesses achieve perfect accuracy across both physical experimental test states and large numerical sets of separable mixed states-including 30 million test states for a 3-qubit W-state witness and 10 million for a 4-qubit hypergraph-state witness-and we experimentally confirm the noise tolerance of Bell- and hypergraph state witnesses on both photonic and superconducting platforms, respectively.
- Abstract（参考訳）: 絡み合いの証人は絡み合いの証明に不可欠であるが、騒音が損なわれ、測定環境で経済的なものを構築することは困難であり、特に量子ビットや非安定化器(マジック)状態を超えている。
本研究では,対象状態とユーザが指定した測定設定値が与えられた場合,その状態近傍の耐雑音性に最適化された絡み付き目撃者を生成し,局所的な測定しか必要としない機械学習手法を提案する。
このアプローチは完全に一般化されており、非安定化状態を含むマルチパーティキュービット系やキューディット系にも適用できる。
次元 d の N 個のクォーディットに対して、各キューディットの SU(d) 生成子の完全分離固有状態を用いて、プロトタイプの証人を見つけることを訓練し、次に、勾配勾配による証人のバイアス項を調整し、雑音耐性を最大化する。
敵対的な訓練は目撃者をさらに強化し、より少ない設定でより大きな耐雑音性を提供する。
パイプライン全体を自動スクリプトとしてパッケージ化し、テストしたすべてのケースにおいて、ノイズ耐性や測定設定数で既存のすべてのメソッドを超える証人を生成します。
本稿では,ベル,GHZ,W,ハイパーグラフ状態,および2-6量子ビット,d=10までの二分四重項,三分三重項四重項といった様々なキューディット状態について示す。
我々の証人は、物理的実験状態と分離可能な混合状態の大規模な数値セットの両方で完全な精度を達成し、3ビットのW状態の証人に対して3000万の試験状態と4ビットのハイパーグラフ状態の証人に対して1000万の試験状態を含み、それぞれフォトニックおよび超伝導プラットフォーム上でベルおよびハイパーグラフ状態の証人のノイズ耐性を実験的に検証した。
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