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机构名称：
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纠缠是量子信息科学的关键资源之一，它使得对纠缠状态的识别对广泛的量子技术和现象必不可少。这个问题在计算和实验上都具有挑战性。在这里，我们使用自动编码器神经网络来发现不完整的测量值集，这对于检测纠缠状态最有用。我们表明，有可能找到只有三个测量值的高性能纠缠探测器。同样，借助国家的完整信息，我们开发了一个神经网络，该神经网络几乎可以完美地识别所有两个问题的纠缠状态。此结果为使用机器学习技术自动开发有效的纠缠证人和纠缠检测铺平了道路。
arxiv：2003.07031v2 [Quant-ph] 2020年8月16日
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