利用非完全层析的状态与纠缠验证

一般而言，存在一个凸的量子态估计子集合，使得在信息不完全数据下似然函数最大化。我们提出一种针对此类测量数据的估计方案，利用半定规划和标准多维函数优化程序，搜索精确的最大似然-最大熵估计子。该方案可用于推断一组纠缠见证的期望值，从而验证复合系统未知量子态的纠缠。接下来，我们建立了一种替代的数值方案，其唯一目的是最大化似然和熵，且在计算上更为稳健。