크고 얽힌 상태를 시각화하는 가능한 방법은 무엇입니까?

크고 얽힌 상태를 묘사하는 데 사용되는 눈에 띄는 시각화는 무엇이며 어떤 맥락에서 가장 일반적으로 적용됩니까?

그들의 장단점은 무엇입니까?

에서 정품 고 주문 얽히게 확인 다음 그래프는 얽혀 qudits을 나타냅니다

에서는 응답 에 @ 롭 참조 "블로흐로 대체 한 큐빗 나타내는데 구체 ' 큐 트리트 게이트 Majorana 표현 큐 트리트 힐베르트 공간 및 NMR 구현 하는 미국

spin에 대한 Majorana 표현$s$ 시스템은 스핀의 기하학적 위상 결정과 같은 광범위한 응용 분야를 발견했습니다. $N$ 에 의해 spinors $N$ 포인트, 멀티 큐빗 얽힌 상태의 기하학적 표현, 혼란스러운 양자 역학 시스템의 통계 및 편광의 특성.

이 논문은 또한 qudits에 대한 이러한 스타일의 표현을 포함합니다

나는 최근 에 qubyte 를 시각적으로 표현하는 방법에 대해 물었다 . @DaftWullie의 답변에 대한 의견에서 8 큐브 (하이 큐브 그래프 )를 제안했습니다 .

n 직육면체는 비스듬한 직교 투영법으로 일반 2n-gonal 다각형 안에 투영 될 수 있습니다

이 방법 은 얽힘 의 복잡성 을 확장 가능한 방식으로 시각화 할 수있는 것으로 보인다 .

ZX 미적분은 큐 비트의 선형 맵을 처리하기위한 그래픽 언어이며 특히 큐 비트의 모든 상태를 나타낼 수 있습니다. 기본적으로 ZX 다이어그램은 텐서 네트워크이지만 그래픽으로 조작 할 수있는 추가 재 작성 규칙 세트가 있습니다. 온 위키 백과 페이지 당신은 어떤 양자 회로가 참으로 GHZ 상태를 구현하는 것을 증명하는 방법의 예를 찾을 수 있습니다. 또한 그래프 기반 상태를 간단하게 추론 할 수 있기 때문에 측정 기반 양자 컴퓨팅에 대한 추론에 사용되었습니다 .

에서 PyZX : 우리는 이유로 다시 작성 자동화 그래프를 사용 ZX-다이어그램 정점의 수천을 포함하는과 결과를 증명, 우리는 큐 비트의 수십 회로 및 상태를 시각화 할 수 있습니다 (면책 내가 리드 개발자입니다).

내 개인적인 견해 :

그렇습니다. 양자 베이시스 네트워크를 사용하여 큰 얽힌 상태를 시각화 할 수 있습니다. 보다

• Robert R. Tucci의 Bayesian 및 Markov Networks에 따르면 양자 밀도 행렬의 인수 분해 (분명히 나는 ​​저자 임)

• 클래식 및 양자 베이지안 네트워크를 분석하기위한 Python 도구 (면책 조항 : artiste-qb.net은 우리 회사입니다)

다른 사람들은 양자 베이지안 그물 대신 텐서 네트워크를 사용하는 것이 좋습니다. 이것은 Quantum Bayesian Networks와 Tensor Networks를 어떻게 비교합니까? 나는 그것에 대해 생각 하고이 블로그 게시물 에 내 생각을 모았 습니다.

블로그 게시물의 첫 줄 :

내가 자주 묻는 질문은 텐서 네트워크와 양자 베이지안 네트워크의 차이점은 무엇이며 다른 것을 사용하는 것보다 이점이 있습니다.

확률을 다룰 때, b nets는 확률 (및 확률 진폭)을 표현하는보다 자연스러운 방법이기 때문에 텐서 그물은 확률 이외의 많은 물리량을 나타내는 데 사용될 수 있으므로 작업에 맞게 조정되지 않기 때문에 양자 베이지안 네트워크를 선호합니다. b 그물입니다. 기술적으로 기울어 진 것에 대해 더 자세히 설명하겠습니다.

양자 베이지안 네트워크의 파티션의 양면에 대한 이분의 얽힘을 고려할 수 있습니다. 그러한 두 부분의 얽힘에 대해 좋은 불평등을 쓸 수 있습니다. 예를 들어 Qubit Systems의 Entanglement Polygon Inequality, Xiao-Feng Qian, Miguel A. Alonso, Joseph H. Eberly를 참조하십시오 .

n> 2에 대한 n-partite 얽힘의 측정 값을 정의하려고 시도 할 수도 있습니다. 여기서 n은 양자 베이지안 넷의 노드 수입니다. 예를 들어, 정품 고 주문 확인, Che-Ming Li, Kai Chen, Andreas Reingruber, Yueh-Nan Chen, Jian-Wei Pan을 참조하십시오 .