Autotests de taille constante pour les états intriqués au maximum et les mesures projectives uniques

Autotests de taille constante pour les états intriqués au maximum et les mesures projectives uniques

Autotests de taille constante pour les états intriqués au maximum et les mesures projectives uniques PlatoBlockchain Data Intelligence. Recherche verticale. Aï.

Jurij Volčič

Département de mathématiques, Université Drexel, Pennsylvanie

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Abstract

L’autotest est une puissante certification des systèmes quantiques s’appuyant sur des statistiques classiques mesurées. Cet article considère l'autotest dans des scénarios bipartites de Bell avec un petit nombre d'entrées et de sorties, mais avec des états quantiques et des mesures de dimension arbitrairement grande. Les apports sont doubles. Premièrement, il est montré que chaque état intriqué au maximum peut être auto-testé avec quatre mesures binaires par partie. Ce résultat étend les travaux antérieurs de Mančinska-Prakash-Schafhauser (2021), qui s’appliquent uniquement aux états intriqués au maximum de dimensions impaires. Deuxièmement, il est montré que chaque mesure projective binaire peut être auto-testée avec cinq mesures binaires par partie. Une déclaration similaire s'applique à l'autotest des mesures projectives avec plus de deux sorties. Ces résultats sont rendus possibles par la théorie des représentations de quadruples de projections qui s'ajoutent à un multiple scalaire de l'identité. La structure des représentations irréductibles, l'analyse de leurs caractéristiques spectrales et les autotests post-hoc sont les principales méthodes pour construire les nouveaux autotests avec un petit nombre d'entrées et de sorties.

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Cité par

[1] Shubhayan Sarkar, Alexandre C. Orthey, Gautam Sharma et Remigiusz Augusiak, « Certification presque indépendante de l'appareil des états GME avec des mesures minimales », arXiv: 2402.18522, (2024).

Les citations ci-dessus proviennent de SAO / NASA ADS (dernière mise à jour réussie 2024-03-23 10:25:56). La liste peut être incomplète car tous les éditeurs ne fournissent pas de données de citation appropriées et complètes.

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