用于量子操控的AI框架

本文提出了一个基于机器学习的框架，用于确定纠缠量子态的可操控性。可操控性是量子信息理论中的一个关键概念，这项工作提供了一种识别它的新方法。使用机器学习构建局部隐态（LHS）模型是一项重大贡献，与传统的分析方法相比，它可能提供一种更有效的方法来分析复杂的量子态。在Werner态和各向同性态上的验证证明了该框架的有效性及其再现已知结果的能力，同时也探索了POVM的优势。

• •提出了一个用于确定量子可操控性的机器学习框架。
• •在Werner态和各向同性态上验证了该框架，再现了已知结果。
• •表明POVM在揭示可操控性方面可能比PVM更具优势。