囚禁离子链中一种自然场状纠缠资源的辨识
计算机视觉与模式识别
2023-11-16 v1 计算与语言
摘要
离子链的电磁囚禁可视为在局域轴向运动模式的希尔伯特空间内制备非平凡纠缠量子态的过程。为开始揭示这一作为常规离子阱量子信息处理副产物而产生的纠缠资源的属性,本文采用量子连续变量形式体系,聚焦于二次囚禁势下局域运动模式的领头阶纠缠基态。发现不相交局域模式子集间纠缠的衰减表现出纠缠结构特征,且对部分测量的响应令人联想到自由无质量标量场真空。即便对于大系统尺寸,二者间仍有显著保真度,从而建立了一种通过从自然源“成像”扩展纠缠态来初始化量子场模拟的框架,而非借助少体纠缠算符的深电路构建关联。通过在局域运动模式的离散 Fock 子空间中计算概率,提出了将这些预分布纠缠资源局域转移至离子内能级 qudit 的考量,提升了该过程的预期实验可行性。
引用
@article{arxiv.2311.08844,
title = {Violet: A Vision-Language Model for Arabic Image Captioning with Gemini Decoder},
author = {Abdelrahman Mohamed and Fakhraddin Alwajih and El Moatez Billah Nagoudi and Alcides Alcoba Inciarte and Muhammad Abdul-Mageed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.08844},
year = {2023}
}
备注
Accepted in ArabicNLP Conference