論文の概要: Classical Cellular Automaton for Measurement-Only Entanglement Transitions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.28743v1
- Date: Wed, 23 Sep 2026 19:33:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-25 21:10:09.536011
- Title: Classical Cellular Automaton for Measurement-Only Entanglement Transitions
- Title(参考訳): 測定オンリーエンタングルメント遷移のための古典的セルオートマトン
- Abstract要約: 我々は、測定のみ監視された量子系の絡み合いのダイナミクスと遷移を正確に捉える古典的な長距離セルオートマトンを導入する。
対応する量子モデルは、競合する単一サイトと長距離ベルの測定の対象となる1次元の量子ビット鎖からなる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a generalized classical long-range stochastic cellular automaton that exactly captures the entanglement dynamics and transitions of a measurement-only monitored quantum system. The corresponding quantum model consists of a one-dimensional qubit chain subject to competing single-site and long-range Bell measurements, with separations drawn from a power-law distribution. At every step of each trajectory, the state remains a tensor product of Bell pairs and unpaired qubits, with bipartite entanglement entropy fully encoded in a classical matching of the sites. This exact representation allows us to solve the dynamics analytically in several limits and to determine the steady-state scaling of the entanglement entropy. We find volume-law, fractal, and area-law regimes. Numerical results show that these regimes persist beyond the analytically solvable limit. Because Bell outcomes affect only Bell-state labels and not the matching, all subsystem entropies are outcome independent, avoiding the exponential cost of trajectory postselection.
- Abstract(参考訳): 我々は、測定のみ監視された量子系の絡み合いのダイナミクスと遷移を正確に捉えた古典的長距離確率的セルオートマトンを導入する。
対応する量子モデルは、競合する単一サイトと長距離ベルの測定対象の1次元の量子ビット鎖で構成され、パワー・ロー分布から分離される。
各軌道のすべてのステップにおいて、状態はベル対と不対量子ビットのテンソル積のままであり、二部交絡エントロピーはそれらのサイトの古典的なマッチングで完全にエンコードされる。
この正確な表現により、いくつかの極限で解析的に力学を解くことができ、絡み合いエントロピーの定常スケーリングを決定することができる。
ボリューム・ロー、フラクタル、エリア・ローの体制を見つけます。
数値的な結果は、これらの状態が解析的に解ける限界を超えて持続していることを示している。
ベルの結果はベル状態のラベルにのみ影響し、一致しないため、全てのサブシステムエントロピーは結果に依存しない。
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