基于机器学习探测qubit-qutrit系统中量子态的导引性

受机器学习研究2-qubit系统上量子态导引性探测的启发,本文利用不同的机器学习方法研究qubit-qutrit系统上量子态导引性的探测,发现:(1)对于随机态、Werner态和UN态(一类新构造的Alice不可导引Bob的纠缠态)都有导引性探测准确率达到95%以上的监督或半监督机器学习方法;(2)由监督机器学习方法预测的导引界,大部分高于理论提供的不可导引界,低于半正定规划算法(SDP)确定的导引界,这表明机器学习方法对qubit-qutrit系统中量子态导引性探测具有可靠性,且较SDP方法可探测到更多的导引态,为利用机器学习方法探测两体高维系统中量子态导引性奠定基础.