무작위 유니터리, 견고성 및 얽힘의 복잡성

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J. Odavić, G. Torre, N. Mijić, D. Davidović, F. Franchini 및 SM Giampaolo

Ruđer Bošković 연구소, Bijenička cesta 54, 10000 자그레브, 크로아티아

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추상

일반 회로가 있을 때 얽힘의 역학은 얽힘 스펙트럼의 통계적 특성에 대한 지식을 통해 예측할 수 있다는 것이 널리 받아들여지고 있습니다. 우리는 동일한 통계를 공유하는 상태에서 서로 다른 로컬 게이트 세트에 의해 생성된 메트로폴리스와 유사한 얽힘 냉각 알고리즘을 적용하여 이 가정을 테스트했습니다. 우리는 고유한 모델의 바닥 상태, 즉 가로 필드가 있는 XNUMX차원 Ising 체인을 사용하지만 상자성, 자기적으로 정렬된 위상 및 위상적으로 좌절된 위상과 같은 다양한 거시적 위상에 속합니다. 놀랍게도 우리는 얽힘 동역학이 서로 다른 게이트 세트뿐만 아니라 위상에도 크게 의존한다는 것을 관찰했습니다. 이는 서로 다른 위상이 서로 다른 유형의 얽힘을 가질 수 있음을 나타냅니다(순전히 로컬, GHZ 유사 및 W로 특성화). -상태와 유사) 냉각 과정에 대한 탄력성의 정도가 다릅니다. 우리의 작업은 얽힘 스펙트럼에 대한 지식만으로는 역학을 결정하는 데 충분하지 않다는 사실을 강조하여 특성화 도구로서 불완전함을 보여줍니다. 더욱이 이는 지역성과 비지역적 제약 사이의 미묘한 상호작용을 보여줍니다.

무작위 단위체, 얽힘 PlatoBlockchain 데이터 인텔리전스의 견고성 및 복잡성. 수직 검색. 일체 포함.

주요 이미지: 논문에 사용된 얽힘 냉각 알고리즘의 흐름도

► BibTeX 데이터

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[80] https://github.com/HybridScale/Entanglement-Cooling-Algorithm.
https://github.com/HybridScale/얽힘-냉각-알고리즘