Verschränkungsmasse mit operationeller Bedeutung

• Antragsteller: Professor Dr. Renato Renner
• Fachliche Zuordnung: Theoretische Physik der kondensierten Materie
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 550495627

Dieses Projekt kombiniert neuere quanteninformationstheoretische Methoden aus der Quantenkommunikation und -kryptographie mit Techniken des Maschinellen Lernens, um Verschränkungsmaße zu entwickeln, die für Vielteilchensysteme geeignet sind. Dazu verfolgen wir einen operationellen Ansatz, bei dem die Verschränkung in Bezug auf Kommunikationsaufgaben wie Dense Coding quantifiziert wird. Die Grundidee besteht darin, dass die Effizienz, mit der solche Aufgaben von Agenten ausgeführt werden können, die Zugriff auf unterschiedliche Teile eines Vielteilchensystems haben, die im System vorhandene Verschränkung charakterisiert. Dieser operationelle Zugang berücksichtigt auch komplexitätstheoretische Aspekte: Unsere Maße erfassen nur jene Verschränkung, die realistisch extrahiert werden kann. Das übergeordnete Ziel dieses Projekts ist es, diese neuartigen Verschränkungsmaße zur Charakterisierung derjenigen Vielteilchensysteme anzuwenden, welche in den anderen Teilprojekten untersucht werden. Dieses Ziel ist ambitioniert und damit möglicherweise innerhalb der ersten Förderperiode dieses RU nicht vollständig erreichbar. Wir beginnen daher mit einfachen Modellen, welche typische Merkmale der Verschränkung in Vielteilchensystemen aufweisen.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 5919: Maschinelles Lernen für komplexe Quantenzustände
• Internationaler Bezug: Schweiz
• Partnerorganisation: Schweizerischer Nationalfonds (SNF)
• Mitverantwortliche: Professorin Dr. Annabelle Bohrdt; Professor Dr. Markus Philip Ludwig Heyl; Professor Dr. Florian Kai Marquardt; Dr. Markus Schmitt