Apa cara yang mungkin untuk memvisualisasikan negara besar yang terjerat?

Apa visualisasi menonjol yang digunakan untuk menggambarkan negara besar yang terjerat dan dalam konteks apa mereka paling umum diterapkan?

Apa kelebihan dan kekurangan mereka?

Dalam Memverifikasi Keterikatan Tingkat Tinggi Asli , grafik berikut ini menunjukkan qudit yang terjerat

Dalam jawaban untuk 'Alternatif bola Bloch untuk mewakili qubit tunggal' @Rob merujuk pada perwakilan Majorana, ruang qutrit Hilbert dan implementasi NMR dari gerbang qutrit yang menyatakan

The Majorana representasi untuk sistem telah menemukan aplikasi luas seperti menentukan fase geometris spin, mewakili N spinors oleh N poin, representasi geometris multi-qubit terjerat negara, statistik sistem dinamis kuantum kacau dan karakteristik cahaya terpolarisasi.$s$$N$$N$

Makalah ini juga mencakup gaya representasi untuk qudit ini

Baru-baru ini saya bertanya tentang bagaimana secara visual mewakili qubyte . Dalam komentar jawaban @ DaftWullie saya mengusulkan 8-cube ( hypercube graph ):

N-cube dapat diproyeksikan di dalam poligon 2n-gonal biasa dengan proyeksi orthogonal condong

Metode ini tampaknya memungkinkan kompleksitas keterjeratan divisualisasikan secara scalable.

ZX-calculus adalah bahasa grafis untuk berurusan dengan peta linear qubit, dan khususnya dapat mewakili setiap status qubit. Pada dasarnya, diagram ZX adalah jaringan tensor, tetapi ada seperangkat aturan penulisan ulang tambahan yang memungkinkan Anda untuk memanipulasinya secara grafis. Pada halaman Wikipedia Anda dapat menemukan contoh bagaimana membuktikan bahwa rangkaian kuantum tertentu memang menerapkan status GHZ. Ini juga telah digunakan untuk alasan tentang Quantum Computing Berbasis Pengukuran, karena memungkinkan Anda untuk langsung alasan tentang keadaan grafik.

Dalam PyZX (penafian: saya adalah pengembang utama) kami menggunakan penulisan ulang grafik otomatis untuk alasan dan membuktikan hasil dengan ZX-diagram yang melibatkan ribuan simpul, dan kami dapat memvisualisasikan sirkuit dan status pada puluhan qubit.

Pandangan pribadi saya:

Ya, status terjerat besar dapat divisualisasikan menggunakan jaringan bayum kuantum. Lihat

• Faktorisasi Matriks Kepadatan Quantum Menurut Bayesian dan Markov Networks, oleh Robert R. Tucci (jelas saya penulis di sini)

• Alat Python untuk menganalisis Bayesian Networks klasik dan kuantum (Penafian: artiste-qb.net adalah perusahaan saya)

Orang lain mungkin akan menyarankan menggunakan Jaringan Tensor daripada jaring kuantum Bayesian. Ini menimbulkan pertanyaan: Bagaimana membandingkan Quantum Bayesian Networks dan Tensor Networks? Saya telah memikirkan hal itu dan mengumpulkan pemikiran saya dalam posting blog ini .

Baris pertama posting blog:

Pertanyaan yang sering saya tanyakan adalah apa perbedaan antara jaringan tensor dan jaringan kuantum Bayesian, dan apakah ada keuntungan menggunakan satu di atas yang lain.

Ketika berhadapan dengan probabilitas, saya lebih suka jaringan kuantum Bayesian karena jaring adalah cara yang lebih alami untuk mengekspresikan probabilitas (dan probabilitas amplitudo) sedangkan jaring tensor dapat digunakan untuk menunjukkan banyak kuantitas fisik selain probabilitas sehingga mereka tidak dibuat khusus untuk pekerjaan tersebut. b jaring adalah. Biarkan saya jelaskan secara lebih rinci untuk kecenderungan teknis.

Seseorang dapat mempertimbangkan keterikatan bipartit untuk dua sisi partisi, dari jaringan bayesian kuantum. Seseorang dapat menulis ketidaksetaraan yang bagus untuk keterikatan bipartit tersebut. Lihat, misalnya, Ketimpangan Poligon Keterjeratan dalam Sistem Qubit, Xiao-Feng Qian, Miguel A. Alonso, Joseph H. Eberly .

Kita juga dapat mencoba mendefinisikan ukuran keterikatan n-partit untuk n> 2, di mana n adalah jumlah node dari jaring Bayesian kuantum. Lihat, misalnya, Memverifikasi Keterikatan Tingkat Tinggi Asli, Che-Ming Li, Kai Chen, Andreas Reingruber, Yueh-Nan Chen, Jian-Wei Pan .