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Enregistrement W4410299652 · doi:10.1103/physrevresearch.7.023135

Long-range multipartite entanglement near measurement-induced transitions

2025· article· en· W4410299652 sur OpenAlexafffund
Sebastien J. Avakian, T. Pereg-Barnea, William Witczak‐Krempa

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCourtois FoundationFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesAlliance de recherche numérique du Canada
Mots-clésQuantum entanglementMultipartite entanglementMultipartiteRange (aeronautics)Statistical physicsW statePhysicsQuantum mechanicsSquashed entanglementMaterials scienceQuantum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurements profoundly impact quantum systems and can be used to create novel states of matter out of equilibrium. We investigate the multipartite entanglement structure that emerges in hybrid quantum circuits involving unitaries and measurements. We describe how a balance between measurements and unitary evolution can lead to multipartite entanglement spreading to distances far greater than what is found in nonmonitored systems, thus evading the usual fate of entanglement. We introduce a graphical representation based on spanning graphs that allows to infer the evolution of genuine multipartite entanglement for general subregions. We exemplify our findings on hybrid random Haar circuits that realize a 1D measurement-induced dynamical phase transition, where we find genuine three-party entanglement at all separations. At criticality, our data are consistent with power-law decay with a tripartite exponent strictly larger than the one of the bipartite logarithmic negativity. The four-party case is also explored. Finally, we discuss how our approach can provide fundamental insights regarding entanglement dynamics for a wide class of quantum circuits and architectures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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