Entanglement monotones for<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mi>W</mml:mi></mml:math>-type states
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we extend recent results concerning random-pair Einstein-Podolsky-Rosen distillation and the operational gap between separable operations (SEPs) and local operations with classical communication (LOCC). In particular, we consider the problem of obtaining bipartite maximal entanglement from an $N$-qubit $W$-class state (i.e., that of the form $\sqrt{{x}_{0}}|00\ensuremath{\cdots}0\ensuremath{\rangle}+\sqrt{{x}_{1}}|10\ensuremath{\cdots}0\ensuremath{\rangle}+\ensuremath{\cdots}+\sqrt{{x}_{n}}|00\ensuremath{\cdots}1\ensuremath{\rangle}$) when the target pairs are a priori unspecified. We show that when ${x}_{0}=0$, the optimal probabilities for SEPs can be computed using semidefinite programming. On the other hand, to bound the optimal probabilities achievable by LOCC, we introduce entanglement monotones defined on the $N$-qubit $W$ class of states. The LOCC monotones we construct can be increased by SEPs, and in terms of transformation success probability, we are able to quantify a gap as large as 37$%$ between the two classes. Additionally, we demonstrate transformations ${\ensuremath{\rho}}^{\ensuremath{\bigotimes}n}\ensuremath{\rightarrow}{\ensuremath{\sigma}}^{\ensuremath{\bigotimes}n}$ that are feasible by SEP for any $n$ but impossible by LOCC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».