クォンタム5、611（2021）。
https://doi.org/10.22331/q-2021-12-23-611
量子粒子の区別がつかないことは、エンタングルメントを生成するためのリソースとして広く使用されています。 同一粒子が線形に進化してマルチモード検出器に到達する線形量子ネットワーク（LQN）は、変換演算子を適切に制御することにより、区別がつかないことを利用してさまざまなマルチパートエンタングル状態を生成します。 ただし、特定のエンタングル状態を保持する適切なLQNを考案したり、粒子とモード番号が増加するにつれて特定のLQNで可能なエンタングル状態を計算したりすることは困難です。 この調査では、任意のLQNをグラフにマッピングするプロセスを紹介します。これは、LQNを分析および設計して、複数の部分からなるエンタングルメントを生成するための強力なツールを提供します。 また、LQNによるエンタングルメント生成に関するすべての重要な情報を含む洗練された有向グラフである完全一致図（PM図）を紹介します。 PMダイアグラムは、LQNのエンタングルメントに関する厳密な基準と、本物のエンタングルメントに適したLQNを設計するための堅実なガイドラインを提供します。 PMダイアグラムの構造に基づいて、基本的な$ N $部分の真に絡み合った状態のLQNを作成します。
PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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