通过高度对称图创建高度对称的 qudit 预报纠缠

最近，人们的注意力转向通过利用 qudits 来探索更大 Hilbert 空间中的量子信息，因为 qudits 提供了更高的信息容量和鲁棒量子通信的潜力。虽然高效生成多体 qudit 纠缠对于研究高维 Hilbert 空间中的量子关联至关重要，但维度的增加使得电路设计具有挑战性，尤其是当纠缠是通过预报探测产生时。在这项工作中，我们证明了线性量子网络的图景（LQG 图景）可以提供一种简化的方法来生成具有高对称性的 qudit 多体预报纠缠。LQG 图景通过将状态对称性直接施加到电路结构上，能够降低电路复杂度。利用这一见解，我们提出了生成 $N$ 体 $N$ 能级反对称（单态）和对称（Dicke 态）状态的预报方案。我们的研究为利用系统化的图形策略进行高维纠缠的最优电路设计提供了启示。