Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Data-driven criteria for quantum correlations

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68378271%3A_____%2F24%3A00588531" target="_blank" >RIV/68378271:_____/24:00588531 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1103/PhysRevA.109.022405" target="_blank" >https://doi.org/10.1103/PhysRevA.109.022405</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevA.109.022405" target="_blank" >10.1103/PhysRevA.109.022405</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Data-driven criteria for quantum correlations

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We build a machine learning model to detect correlations in a three-qubit system using a neural network trained in an unsupervised manner on randomly generated states. The network is forced to recognize separable states, and correlated states are detected as anomalies. Quite surprisingly, we find that the proposed detector performs much better at distinguishing a weaker form of quantum correlations, namely, the quantum discord, than entanglement. We construct a diagram containing various types of states—entangled, as well as separable, both discordant and nondiscordant. We find that the near-zero value of the recognition loss reproduces the shape of the nondiscordant separable states with high accuracy. The network architecture is designed carefully: it preserves separability, and its output is equivariant with respect to qubit permutations. We show that the choice of architecture is important to get the highest detection accuracy.

  • Název v anglickém jazyce

    Data-driven criteria for quantum correlations

  • Popis výsledku anglicky

    We build a machine learning model to detect correlations in a three-qubit system using a neural network trained in an unsupervised manner on randomly generated states. The network is forced to recognize separable states, and correlated states are detected as anomalies. Quite surprisingly, we find that the proposed detector performs much better at distinguishing a weaker form of quantum correlations, namely, the quantum discord, than entanglement. We construct a diagram containing various types of states—entangled, as well as separable, both discordant and nondiscordant. We find that the near-zero value of the recognition loss reproduces the shape of the nondiscordant separable states with high accuracy. The network architecture is designed carefully: it preserves separability, and its output is equivariant with respect to qubit permutations. We show that the choice of architecture is important to get the highest detection accuracy.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10306 - Optics (including laser optics and quantum optics)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Physical Review A

  • ISSN

    2469-9926

  • e-ISSN

    2469-9934

  • Svazek periodika

    109

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    022405

  • Kód UT WoS článku

    001172318700009

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85184152617