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QCD의 상위 쿼크가 있는 양자 정보

요아브 아픽1후안 라몬 무뇨스 데 노바2

1실험물리학과, CERN, 1211 제네바, 스위스
2Departamento de Física de Materiales, Universidad Complutense de Madrid, E-28040 마드리드, 스페인

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추상

톱 쿼크는 스핀 상관 관계를 측정할 수 있으므로 고유한 고에너지 시스템을 나타내며, 이를 통해 고에너지 충돌기에서 큐비트를 사용하여 양자 역학의 기본 측면을 연구할 수 있습니다. 우리는 고에너지 충돌기에서 양자 색역학(QCD)을 통해 생성된 상부 반톱($tbar{t}$) 쿼크 쌍의 양자 상태에 대한 일반적인 프레임워크를 여기에 제시합니다. 우리는 일반적으로 충돌기에서 조사할 수 있는 전체 양자 상태가 생성 스핀 밀도 행렬의 관점에서 제공되며, 이는 필연적으로 혼합 상태를 발생시킨다고 주장합니다. 우리는 가장 기본적인 QCD 프로세스에서 생성된 $tbar{t}$ 쌍의 양자 상태를 계산하여 위상 공간의 다양한 영역에서 얽힘 및 CHSH 위반의 존재를 찾습니다. 우리는 $tbar{t}$ 쌍의 현실적인 하드론 생성이 이러한 기본 QCD 프로세스의 통계적 혼합임을 보여줍니다. 우리는 LHC와 Tevatron에서 수행된 양성자-양성자 및 양성자-반양성자 충돌의 실험적으로 관련된 사례에 초점을 맞추고 충돌 에너지에 따른 양자 상태의 의존성을 분석합니다. 우리는 얽힘 및 CHSH 위반 서명에 대한 실험적 관찰 가능 항목을 제공합니다. LHC에서 이러한 서명은 단일 관측 가능 항목의 측정을 통해 제공되며, 얽힘의 경우 Cauchy-Schwarz 부등식 위반을 나타냅니다. 우리는 문헌에서 제안된 $tbar{t}$ 쌍에 대한 양자 단층촬영 프로토콜의 유효성을 보다 일반적인 양자 상태 및 모든 생산 메커니즘으로 확장합니다. 마지막으로 우리는 충돌기에서 측정된 CHSH 위반은 벨의 정리에 대한 약한 형태의 위반일 뿐이며 반드시 많은 허점을 포함한다고 주장합니다.

톱 쿼크는 존재하는 것으로 알려진 가장 무거운 기본 입자입니다. 이 큰 질량은 수명이 너무 짧아서 하드론화 전에 붕괴되어 붕괴 생성물로부터 스핀 양자 상태를 재구성할 수 있게 됩니다. 그 결과, 상부 반톱 쿼크($tbar{t}$) 사이의 스핀 상관관계가 집중적으로 연구되었습니다. 그러나 양자정보이론과의 연관성은 아주 최근까지 확립되지 않았습니다.

여기서는 XNUMX큐비트 상태의 고유한 고에너지 구현인 $tbar{t}$ 쌍의 양자 상태에 대한 일반적인 형식을 제시합니다. 놀랍게도 각 $tbar{t}$ 생산 프로세스의 확률과 밀도 행렬이 고에너지 이론에 의해 계산되면 두 큐비트 양자 상태의 통계적 혼합과 관련된 양자 정보의 전형적인 문제가 남게 됩니다. 이 중요한 관찰은 일반 물리학 커뮤니티에서 쉽게 이해할 수 있도록 하는 것을 목표로 진정한 양자 정보 접근 방식 내에서 완전히 개발된 기사의 교육학적 프레젠테이션에 동기를 부여합니다.

우리는 얽힘, CHSH 부등식 또는 톱 쿼크를 이용한 양자 단층 촬영과 같은 양자 정보 개념에 대한 실험적 연구를 논의합니다. 흥미롭게도 LHC(Large Hadron Collider)에서 단일 관측 가능 항목의 측정을 통해 얽힘과 CHSH 위반이 모두 감지될 수 있으며 얽힘의 경우 통계적으로 유의미합니다.

LHC에서 이러한 측정을 구현하면 고에너지 충돌기에서도 양자 정보를 연구할 수 있는 길이 열렸습니다. 진정한 상대론적 행동, 관련된 대칭 및 상호 작용의 이국적인 특성과 기본 특성으로 인해 고에너지 충돌기는 이러한 유형의 연구에 매우 매력적인 시스템입니다. 예를 들어, 제안된 얽힘 감지는 쿼크 쌍 사이의 얽힘을 최초로 감지한 것이며, 지금까지 달성된 얽힘에 대한 가장 높은 에너지 관찰을 의미합니다.

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[6] JA Aguilar-Saavedra, A. Bernal, JA Casas 및 JM Moreno, "$H에서 ZZ$까지의 얽힘 및 벨 부등식 테스트", arXiv : 2209.13441.

위의 인용은 SAO / NASA ADS (마지막으로 성공적으로 업데이트 됨 2022-09-29 11:58:29). 모든 출판사가 적절하고 완전한 인용 데이터를 제공하지는 않기 때문에 목록이 불완전 할 수 있습니다.

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