Quantum entanglement is a key enabling ingredient in diverse applications. However, the presence of unwanted adversarial entanglement also poses challenges in many applications. In this paper, we explore methods to "break" quantum entanglement. Specifically, we construct a dimension-independent k-partite disentangler (like) channel from bipartite unentangled input. We show: For every $d,\ell\ge k$, there is an efficient channel $\Lambda: \mathbb{C}^{d\ell} \otimes \mathbb{C}^{d\ell} \to \mathbb{C}^{dk}$ such that for every bipartite separable state $\rho_1\otimes \rho_2$, the output $\Lambda(\rho_1\otimes\rho_2)$ is close to a k-partite separable state. Concretely, for some distribution $\mu$ on states from $\mathbb{C}^d$, $$ \left\|\Lambda(\rho_1 \otimes \rho_2) - \int | \psi \rangle \langle \psi |^{\otimes k} d\mu(\psi)\right\|_1 \le \tilde O \left(\left(\frac{k^{3}}{\ell}\right)^{1/4}\right). $$ Moreover, $\Lambda(| \psi \rangle \langle \psi |^{\otimes \ell}\otimes | \psi \rangle \langle \psi |^{\otimes \ell}) = | \psi \rangle \langle \psi |^{\otimes k}$. Without the bipartite unentanglement assumption, the above bound is conjectured to be impossible. Leveraging our disentanglers, we show that unentangled quantum proofs of almost general real amplitudes capture NEXP, greatly relaxing the nonnegative amplitudes assumption in the recent work of QMA^+(2)=NEXP. Specifically, our findings show that to capture NEXP, it suffices to have unentangled proofs of the form $| \psi \rangle = \sqrt{a} | \psi_+ \rangle + \sqrt{1-a} | \psi_- \rangle$ where $| \psi_+ \rangle$ has non-negative amplitudes, $| \psi_- \rangle$ only has negative amplitudes and $| a-(1-a) | \ge 1/poly(n)$ with $a \in [0,1]$. Additionally, we present a protocol achieving an almost largest possible gap before obtaining QMA^R(k)=NEXP$, namely, a 1/poly(n) additive improvement to the gap results in this equality.


翻译:量子纠缠是多种应用中的关键促成要素。然而,非期望的对抗性纠缠也给许多应用带来了挑战。本文探索了"打破"量子纠缠的方法。具体而言,我们从二分非纠缠输入出发,构造了一个维度无关的k部分解缠器(类)通道。我们证明:对于任意$d,\ell\ge k$,存在一个高效通道$\Lambda: \mathbb{C}^{d\ell} \otimes \mathbb{C}^{d\ell} \to \mathbb{C}^{dk}$,使得对于任意的二分可分离态$\rho_1\otimes \rho_2$,输出$\Lambda(\rho_1\otimes\rho_2)$接近于k部分可分离态。具体地,对于$\mathbb{C}^d$上某种状态分布$\mu$,有: $$ \left\|\Lambda(\rho_1 \otimes \rho_2) - \int | \psi \rangle \langle \psi |^{\otimes k} d\mu(\psi)\right\|_1 \le \tilde O \left(\left(\frac{k^{3}}{\ell}\right)^{1/4}\right). $$ 此外,$\Lambda(| \psi \rangle \langle \psi |^{\otimes \ell}\otimes | \psi \rangle \langle \psi |^{\otimes \ell}) = | \psi \rangle \langle \psi |^{\otimes k}$。若没有二分非纠缠假设,上述界被推测不可能实现。利用我们的解缠器,我们证明几乎一般实振幅的非纠缠量子证明能够捕捉NEXP,极大地放宽了近期QMA^+(2)=NEXP工作中非负振幅的假设。具体地,我们的发现表明:要捕捉NEXP,只需具有形式$| \psi \rangle = \sqrt{a} | \psi_+ \rangle + \sqrt{1-a} | \psi_- \rangle$的非纠缠证明,其中$| \psi_+ \rangle$具有非负振幅,$| \psi_- \rangle$仅具有负振幅,且$| a-(1-a) | \ge 1/poly(n)$,$a \in [0,1]$。此外,我们提出一个协议,在达到QMA^R(k)=NEXP之前实现了几乎最大的可能间隙,即对该间隙进行1/poly(n)的加性改进即可实现该等式。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015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 · 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
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
21+阅读 · 2023年7月12日
Attentive Graph Neural Networks for Few-Shot Learning
Arxiv
40+阅读 · 2020年7月14日
VIP会员
最新内容
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
4+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
4+阅读 · 6月9日
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
4+阅读 · 6月9日
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
4+阅读 · 6月9日
相关VIP内容
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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015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 · 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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员