A pure quantum state of $n$ parties associated with the Hilbert space $\CC^{d_1}\otimes \CC^{d_2}\otimes\cdots\otimes \CC^{d_n}$ is called $k$-uniform if all the reductions to $k$-parties are maximally mixed. The $n$ partite system is called homogenous if the local dimension $d_1=d_2=\cdots=d_n$, while it is called heterogeneous if the local dimension are not all equal. $k$-uniform sates play an important role in quantum information theory. There are many progress in characterizing and constructing $k$-uniform states in homogeneous systems. However, the study of entanglement for heterogeneous systems is much more challenging than that for the homogeneous case. There are very few results known for the $k$-uniform states in heterogeneous systems for $k>3$. We present two general methods to construct $k$-uniform states in the heterogeneous systems for general $k$. The first construction is derived from the error correcting codes by establishing a connection between irredundant mixed orthogonal arrays and error correcting codes. We can produce many new $k$-uniform states such that the local dimension of each subsystem can be a prime power. The second construction is derived from a matrix $H$ meeting the condition that $H_{A\times \bar{A}}+H^T_{\bar{A}\times A}$ has full rank for any row index set $A$ of size $k$. These matrix construction can provide more flexible choices for the local dimensions, i.e., the local dimensions can be any integer (not necessarily prime power) subject to some constraints. Our constructions imply that for any positive integer $k$, one can construct $k$-uniform states of a heterogeneous system in many different Hilbert spaces.


翻译:与希尔伯特空间 $\CC^{d_1}\otimes \CC^{d_2}\otimes\cdots\otimes \CC^{d_n}$ 相关联的 $n$ 方纯量子态称为 $k$-均匀态,若其所有 $k$ 方约化态均为最大混合态。当各局部维度 $d_1=d_2=\cdots=d_n$ 时,该 $n$ 方系统称为同质系统;反之,若局部维度不完全相等,则称为异质系统。$k$-均匀态在量子信息论中具有重要作用。目前,关于同质系统中 $k$-均匀态的表征与构造已取得诸多进展,但异质系统中纠缠特性研究远较同质情形更具挑战性。对于 $k>3$ 的异质系统,目前仅有极少数已知结果。我们提出两种一般性方法,可用于构造一般 $k$ 值下异质系统中的 $k$-均匀态。第一种构造方法源于纠错码,通过建立无冗余混合正交阵列与纠错码之间的关联得以实现。该方法可构造大量新型 $k$-均匀态,其中每个子系统的局部维度均可为素数幂。第二种构造方法源于满足特定条件的矩阵 $H$:对于任意大小为 $k$ 的行指标集 $A$,矩阵 $H_{A\times \bar{A}}+H^T_{\bar{A}\times A}$ 满秩。该矩阵构造法可为局部维度提供更灵活的选择,即在满足特定约束条件下,局部维度可为任意整数(不必为素数幂)。我们的构造方法表明:对于任意正整数 $k$,均可在多种不同的希尔伯特空间中构建异质系统的 $k$-均匀态。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
73+阅读 · 2022年7月11日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
43+阅读 · 2020年7月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月6日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月5日
Arxiv
92+阅读 · 2020年2月28日
VIP会员
最新内容
《通往人工通用智能之路上的均衡策略》
专知会员服务
6+阅读 · 6月3日
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
17+阅读 · 6月2日
《反无人机系统传感器融合》90页报告
专知会员服务
19+阅读 · 6月2日
运用人工智能与卫星通信驱散“战争迷雾”
专知会员服务
8+阅读 · 6月2日
相关VIP内容
不可错过!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
73+阅读 · 2022年7月11日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
43+阅读 · 2020年7月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员