17、量子纠缠度量:理论与实例

量子纠缠度量:理论与实例

1. 可提纯纠缠与渐近转换

在双体量子信息协议中,纠缠通常以最大纠缠态的形式存在,可提纯纠缠 $D(ρ)$ 衡量了将有噪声的混合态转换回“黄金标准”单态的速率。不过,在定义 $D(ρ)$ 时,有两个重要问题被忽略了。

其一,通常的 LOCC 协议是保迹的,但也可以考虑依赖测量结果的概率协议。研究表明,考虑多种可能的成功度量,可提纯纠缠的概念不变。其二,一直使用双量子比特最大纠缠态作为“黄金标准”,若使用其他纠缠纯态,定义是否会改变呢?实际上,以单态为目标并无一般性损失。

在渐近转换机制下,纯态转换具有可逆性。对于纯态,$D(ρ)$ 和 $EC(ρ)$ 都等于纠缠熵,即 $E(|ψ⟩⟨ψ|) := (S ◦trB)(|ψ⟩⟨ψ|) = D(|ψ⟩⟨ψ|) = EC(|ψ⟩⟨ψ|)$,其中 $S$ 是冯·诺依曼熵,$trB$ 是对子系统 $B$ 的部分迹。这意味着在渐近情况下,可直接得出任意两个纯态之间的最优转换速率。例如,给定大量 $N$ 个 $|ψ1⟩⟨ψ1|$ 的副本,可先提纯出约 $NE(|ψ1⟩⟨ψ1|)$ 个单态,再用这些单态创建约 $M ≈NE(|ψ1⟩⟨ψ1|)/E(|ψ2⟩⟨ψ2|)$ 个 $|ψ2⟩⟨ψ2|$ 的副本。在无限极限下,这些近似变得精确,$E(|ψ1⟩⟨ψ1|)/E(|ψ2⟩⟨ψ2|)$ 就是从 $|ψ1⟩⟨ψ1|$ 到 $|ψ2⟩⟨ψ2|$ 的最优渐近转换速率。

2. 公理化纠缠度量的假设

从渐近极限下的 LOCC 变换角度对纠缠进行量化,可得到混合态的两个重要纠缠度量——可提纯纠缠和纠缠成本,但计算混合态的这些度量非常困难。因此,需要一种更公理化的方法来量化纠缠,这种方法在评估实

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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