基于量子极端学习机的 Werner 态纠缠估计
量子物理
2025-11-04 v1
摘要
量子极端学习机(QELM)已成为各种量子信息处理任务的强大工具。我们提出一种用于估计 Werner 态纠缠程度的 QELM 协议。该协议需要生成一系列随机 Werner 态,这些态随后与储备态组合,并使用 Ising 哈密顿量演化。构造基于 Bloch 基的观测器组,用于训练系统以识别未见的特征。为评估该协议的鲁棒性,在输入态中引入噪声,并分析系统在这些噪声条件下的性能。此外,还研究了 Ising 哈密顿量中磁场参数对估计精度的影响。
引用
@article{arxiv.2511.01387,
title = {Entanglement estimation of Werner states with a quantum extreme learning machine},
author = {Hajar Assil and Abderrahim El Allati and Gian Luca Giorgi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.01387},
year = {2025}
}