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World File Search System纠缠
和后选定的纠缠系统
我们引入了一种视觉表示，用于在选定的状态和后状态下产生基于纠缠的量子效应，使我们能够揭示看似不同的量子效应之间的等价性。我们展示了如何从单个或预先指定数量的物理粒子中实现任意数量的QUBIT的纠缠量子系统。然后，我们表明量子柴郡猫实验和Hardy的悖论的变化是等效的，并提出了一类实验，可以概括这两个实验。我们表明，投影运算符的产品的弱价值使我们能够获得每个操作运算符的弱价值，这意味着投影运算符产品的弱价值包括有关系统中弱值的全部信息。本质上，相互作用只能在一对属之间作用。我们展示了如何实现多方向相互作用量子位的量子系统，即以n> 2量子数的相互作用。通过这种方式，我们能够提出由纠缠状态相互作用组组成的独特量子系统。所提出的框架为探索从这种一般环境中出现的纠缠颗粒和量子现象的量子系统打开了门。关键字：纠缠，Hardy的悖论，多方相互作用，Quantum Computation，Quantum Cheshire Cat实验，Qubits
量子状态和纠缠
量子信息理论中的大多数研究人员都使用所谓的Bra-Ket符号，我们将在整个课程中也这样做。该符号的基本思想是巧妙地编码复杂的欧几里得空间H与Riesz代表定理给出的双重空间H之间的识别。这是通过使用符号在H中编写向量来完成的| X I并编写与向量相关的功能Y†| y我是h y | 。向量| x i通常称为kets，功能h y |称为胸罩。施加胸罩h y |到ket | x我创建了一个bra-ket（或支架）h y | x i，即h中两个向量的内部产物。请注意，Riesz表示定理的对应关系与Ketλ| X I胸罩λHx | ，由于否则不会再现了内部产品的第一个进入。有时我们说|的识别X I和H X |是共轭线性，而不是线性。在复杂的欧几里得空间的设置中，使用烤面包符号非常自然，即使您现在怀疑，也请给它一个机会。
截断量子态的纠缠
纠缠是量子力学的定义特征之一，也是许多量子信息协议的基本资源 [1]。许多理论和实验研究都致力于研究一对二能级系统（量子比特）的纠缠。高维（量子比特）系统的二分纠缠研究较少。然而，从根本上讲，更好地理解纠缠量子比特可以澄清量子物理的一些微妙之处。例如，与量子比特相比，量子比特被证明可以增强非经典效应，因为它们允许更强的局部现实主义违反 [2, 3]。此外，从更务实的角度来看，高维量子态比简单量子比特具有更高的信息容量，并允许量子密钥分发协议容忍更高的噪声阈值 [4]。在光子系统中，（纠缠）量子比特被编码在高维（最终是无限维）希尔伯特空间的有限维子空间中。这可以通过使用空间模式（例如轨道角动量 [5, 6, 7]）或离散化连续自由度（例如频率 [8, 9] 或时间 [10, 11]）来实现。此外，这种最初有限维的状态可以在其动态演化过程中扩展到整个希尔伯特空间。例如，当光子轨道角动量携带状态 [12] 通过自由空间 [13, 14, 15, 16] 或光纤 [17] 传输时，就是这种情况。然而，输出状态通常被投射到
纠缠：量子还是经典？
摘要 从其看似非直观和令人费解的性质（在众多类似 EPR 的思想实验中表现得最为明显）到其在量子技术中几乎无处不在的存在，纠缠是现代量子物理学的核心。纠缠由埃尔温·薛定谔在近一个世纪前首次提出，一直是量子力学中最迷人的想法之一。在这里，我们试图解释是什么让纠缠与任何经典现象有着根本的不同。为此，我们从纠缠的历史概述开始，讨论了几个隐变量模型，这些模型旨在提供经典解释并揭开量子纠缠的神秘面纱。我们讨论了一些量子态违反的不等式和界限，从而伪造了一些经典隐变量理论的存在。我们还讨论了一些令人兴奋的纠缠表现形式，例如 N00N 状态和不可分离的单粒子状态。最后，我们讨论了一些关于量子关联的当代结果，并对量子纠缠的研究进行了展望。
纠缠度量简介
纠缠是区分量子理论和经典世界描述的关键概念，它引发了人们的极大兴趣，因为它与我们的日常直觉大相径庭。长期以来，人们只从定性角度看待这一特性，因为人们只认为一个系统要么纠缠，要么不纠缠。但定量考虑一个系统的纠缠程度也具有很强的智力吸引力。换句话说，纠缠程度有不同的吗？如果有，我们该如何用数学方法测量它们？实际上，这个问题在量子信息技术的发展中也发挥着越来越重要的作用，量子信息技术在许多重大创新中都利用了纠缠。事实证明，这个问题的答案并非易事。研究人员提出了许多不同的方法来表征系统的纠缠程度。粗略地说，这些方法称为纠缠测量（我们稍后将给出更精确的定义）。但是这些度量之间没有唯一的全序关系：也就是说，给定两个状态，计算出在一种度量中比另一种状态更纠缠的状态可能在另一种度量中比另一种状态纠缠得更少。这可以理解为不同的度量实际上是为不同的实际目的而创建的。由于度量不同，这种情况可能看起来很令人困惑。幸运的是，
机器学习和纠缠熵
摘要：我们研究了广告的批量重建，即在机器学习框架内的量子纠缠中的黑洞时空的范围。利用神经普通微分方程与蒙特 - 卡洛整合在一起，我们开发了一种用于连续训练功能的方法，以从纠缠熵数据中提取一般的各向同性大量指标。为了验证我们的方法，我们首先将机器学习算法应用于全息括号熵数据，这些数据来自Gubser-Rocha和超导体模型，这些模型是全息图中强耦合问题的代表性模型。我们的算法从这些数据中成功提取了相应的大量指标。此外，我们通过在半填充的费米子紧密结合链中采用纠缠熵数据将方法扩展到多体系统，并示例关键的一维系统并得出相关的散装度量。我们发现，紧密结合链和Gubser-Rocha模型的指标相似。我们推测这种相似性是由于这些模型的金属属性所致。
纠缠理论（纠缠/不纠缠）（量子科学和技术主人的量子信息类的讲座）
理论物理学，巴斯克大学（UPV/EHU），毕尔巴鄂，西班牙DONOSTIA国际物理中心（DIPC），SanSebastián，西班牙Ikerbasque，Basque科学基金会，Bilbao，西班牙Wigner Wigner Physicics，Budapest，Budapest，Budapest，Budapest，Budapest of Budapest，Budapest，Budapest of Bulbao