機械学習により加工した集団測定からのエンタングルメント定量化【JST・京大機械翻訳】

Roik Jan; Bartkiewicz Karol; Cernoch Antonin; Lemr Karel

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220787700475 整理番号：22P0298257

機械学習により加工した集団測定からのエンタングルメント定量化【JST・京大機械翻訳】

Entanglement quantification from collective measurements processed by machine learning

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発行年： 2022年03月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文では,十分に正確なエンタングルメント定量化に必要な測定構成の数を減らす方法を検討した。解析的公式の代わりに,著者らは,集団測定(調査した状態の多重事例に関する同時測定)の結果に基づいて,量子状態におけるエンタングルメントの量を予測するために,人工ニューラルネットワークを採用した。このアプローチは,測定構成の関数としてエンタングルメント定量化の精度を探索することを可能にした。本研究の目的は,エンタングルメント量子化器として,一般的な2量子ビット状態とそれらの負性を考慮する。将来の量子通信ネットワークにおけるこの手法の利点を概説した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

量子光学一般 , 光通信方式・機器

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