論文の概要: Global Entanglement Quantification via Classical Shadows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21579v1
• Date: Fri, 18 Sep 2026 10:09:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-21 18:40:17.002987
• Title: Global Entanglement Quantification via Classical Shadows
• Title（参考訳）: 古典的影による大域的絡み合いの定量化
• Abstract要約: 本稿では,A. 74, 022314で導入された一般化された大域的絡み合いを測定する手法を提案する。 この特殊多部交絡量子化器$E_G(n)$は状態のすべての$n$-量子分割の線型エントロピーに依存する。 我々は、よく知られた絡み合った状態とランダムな状態に対して$E_G(n)$の量子化をシミュレートし、影の推定とグループ化技術と比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting and characterizing quantum correlations are tasks of great relevance in quantum information. More specifically, quantifying the amount of multipartite entanglement is a known difficult task, even for pure states. To this end, several entanglement measures have been proposed, although there is currently no universal manner to do so. In this work, we propose the classical shadows technique to measure the generalized global entanglement introduced in Phys. Rev. A 74, 022314. This particular multipartite entanglement quantifier $E_G^{(n)}$ relies on the linear entropies of all $n$-qubit partitions of a state. As the linear entropy can be written in terms of a complete set of observables of the subsystem, we employ classical shadows to estimate many observables with fewer measurements. We simulate the quantification of $E_G^{(n)}$ for well-known entangled states and for random states, comparing shadow estimations and grouping techniques. Our results show a clear advantage of classical shadows over direct estimation approaches, indicating that it can be a useful tool to quantify entanglement without the need to reconstruct the density operator of the whole system.
• Abstract（参考訳）: 量子相関の検出と特徴付けは、量子情報に大きな関連性を持つタスクである。 より具体的には、純粋な状態であっても、多重粒子の絡み合いの定量化は既知の難しい課題である。 この目的のためにいくつかの絡み合い対策が提案されているが、現在では普遍的な方法はない。 本研究では、Physで導入された一般化された大域的絡み合いを測定するための古典的シャドウ手法を提案する。 74,022314頁。 この特殊多部共役量子化器$E_G^{(n)}$は状態のすべての$n$-量子分割の線型エントロピーに依存する。 線形エントロピーは部分系の観測可能量の完全な集合で記述できるので、観測可能量の少ない多くの観測可能量を推定するために古典的な影を用いる。 我々は、よく知られた絡み合った状態とランダムな状態に対して$E_G^{(n)}$の量子化をシミュレートし、影の推定とグループ化技術と比較する。 提案手法は, システム全体の密度演算子を再構築することなく, 絡み合いの定量化に有用なツールであることが示唆された。

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