Büyük, dolaşmış durumları görselleştirmenin olası yolları nelerdir?

Büyük, dolaşmış durumları tasvir etmek için kullanılan önemli görselleştirmeler nelerdir ve en çok hangi bağlamda uygulanırlar?

Avantajları ve dezavantajları nelerdir?

Gelen Orijinal Yüksek al Entanglement Doğrulama Aşağıdaki grafikler dolaşmış qudits temsil

Gelen bir cevap için @Rob referanslar 'Bloch için Alternatif tek qubit temsil etmek küre' qutrit kapılarının Majorana gösterimi, qutrit Hilbert alan ve NMR uygulama olan durumları

Spin için Majorana temsili−$s$ Sistemler, spinlerin geometrik fazını belirleme, temsil etme gibi yaygın uygulamalar bulmuşlardır. $N$ tarafından spinör $N$ noktalar, çok-kübit dolaşmış durumların geometrik gösterimi, kaotik kuantum dinamik sistemlerin istatistikleri ve polarize ışığın karakterizasyonu.

Makalede ayrıca quadits için bu temsil tarzı da yer almaktadır

Geçenlerde bir kübitin görsel olarak nasıl temsil edileceğini sordum . @ DaftWullie'nin cevabının yorumlarında 8 küp ( hypercube grafiği ) önerdim :

Bir n-küp, eğri dik bir projeksiyon ile normal bir 2n-gonal poligonun içine yansıtılabilir

Bu yöntem , dolaşıklığın karmaşıklığının ölçeklenebilir bir şekilde görselleştirilmesine izin veriyor gibi görünüyor .

ZX hesabı, kubitlerin doğrusal haritalarıyla uğraşmak için grafiksel bir dildir ve özellikle kubitlerin herhangi bir durumunu temsil edebilir. Temel olarak, ZX diyagramları tensör ağlarıdır, ancak bunları grafiksel olarak değiştirmenize izin veren ek bir yeniden yazma kuralları seti vardır. On Vikipedi sayfasından belirli bir kuantum devresi gerçekten GHZ-devlet uygular kanıtlamak için nasıl bir örnek bulabilirsiniz. Ayrıca Ölçüm Tabanlı Kuantum Hesaplama hakkında akıl yürütmek için kullanılmıştır, çünkü grafik durumları hakkında doğrudan akıl yürütmenize izin verir.

In PyZX : Nedenine yeniden otomatik grafiği kullanabilir ve ZX-diyagramlar köşe binlerce içeren sonuçları kanıtlamak ve biz qubits düzinelerce devreleri ve durumlarını görselleştirmek (reddi Ben kurşun geliştiriciyim).

Kişisel görüşüm:

Evet, büyük dolaşmış durumlar kuantum bayes ağları kullanılarak görüntülenebilir. Görmek

• Bayesian ve Markov Ağlarına Göre Kuantum Yoğunluk Matrislerinin Çarpanlara Ayrılması, Robert R. Tucci (açıkçası burada yazarım)

• Hem klasik hem de kuantum Bayesian Ağlarını analiz etmek için Python araçları (Feragatname: artiste-qb.net benim şirketim)

Diğer insanlar muhtemelen kuantum Bayes ağları yerine Tensor Ağlarını kullanmanızı önerecektir. Bu şu soruyu akla getiriyor: Quantum Bayesian Ağları ve Tensör Ağları nasıl karşılaştırılır? Bunu düşündüm ve düşüncelerimi bu blog gönderisinde topladım .

Blog gönderisinin ilk satırları:

Sıkça sorulan bir soru, tensör ağları ve kuantum Bayes ağları arasındaki farkın ne olduğu ve birini diğerinin üzerinde kullanmanın herhangi bir avantajı var.

Olasılıklarla uğraşırken, kuantum Bayes ağlarını tercih ederim, çünkü b ağlar olasılıkları (ve olasılık genliklerini) ifade etmenin daha doğal bir yoludur, oysa tensör ağları olasılıklar dışında birçok fiziksel miktarı belirtmek için kullanılabilir, böylece iş için özel olarak tasarlanmamıştır. ağlar vardır. Teknik olarak eğimli olanlar için daha ayrıntılı açıklayayım.

Bir kuantum bayes ağının bir bölümünün iki tarafı için iki taraflı dolaşıklık düşünülebilir. Böyle iki taraflı dolaşıklıklar için hoş eşitsizlikler yazılabilir. Örneğin bkz . Qubit Sistemlerinde Dolaşıklık Çokgen Eşitsizliği, Xiao-Feng Qian, Miguel A. Alonso, Joseph H. Eberly .

Ayrıca n> 2 için n-partitli dolaşıklık ölçüsü tanımlanmaya çalışılabilir, burada n bir kuantum Bayesian ağının düğüm sayısıdır. Bkz. Örneğin, Orijinal Yüksek Dereceli Dolaşıklık Doğrulama, Che-Ming Li, Kai Chen, Andreas Reingruber, Yueh-Nan Chen, Jian-Wei Pan .