通过广义准概率函数观测连续变量系统量子网络中的非局域性
高斯测量无法用于证明高斯态的非局域性,也无法验证连续变量(CV)系统网络中的网络非局域性,因此必须采用特殊的非高斯测量手段。本文首次提出一种适用于有限或无限维系统量子网络的非线性贝尔型不等式,其违背行为将证实网络非局域性。该不等式使研究人员能够提出一种“上确界策略”,通过基于广义拟概率函数的非高斯测量,根据网络配置检测多体多模高斯态作为源态的CV系统网络非局域性。这类仅依赖高斯态广义拟概率函数的CV网络非线性贝尔型不等式,其构建与实施均具有直接可操作性。作为示例,该团队针对以(1+1)模高斯态为源态的CV系统,提出了适用于链式、星型、树状及环形网络的相应非线性贝尔型不等式。案例表明该方法在验证CV系统网络非局域性方面效果显著,尤其对纠缠交换网络进行了深入讨论。该研究为CV系统的网络非局域性本质提供了强有力证据,并为其实验验证制定了精确方案。
