量子エンタングルメントの定量化における機械学習

この論文は、量子コンピューティングにおける重要なリソースである量子エンタングルメントを定量化するために、教師あり機械学習を適用することを検討しています。その重要性は、完全な状態情報（計算コストが高いプロセス）を必要とせずに、測定結果からエンタングルメントを推定できる可能性にあります。このアプローチは、量子系のエンタングルメントを特徴付けるための効率的なツールを提供する可能性があります。

• •教師あり機械学習を量子エンタングルメントの定量化に適用。
• •測定結果を入力として使用し、完全な状態情報を必要としない。
• •量子系におけるエンタングルメントを特徴付けるための機械学習の可能性を示す。