Quantum correlation with sandwiched relative entropies: Advantageous as order parameter in quantum phase transitions

作者
Avijit Misra,Anindya Biswas,Arun Kumar Pati,Aditi Sen,Ujjwal Sen
出处
期刊:Physical Review E [American Physical Society]
卷期号:91 (5): 052125-052125 被引量:17
标识
DOI:10.1103/physreve.91.052125
摘要

Quantum discord is a measure of quantum correlations beyond the entanglement-separability paradigm. It is conceptualized by using the von Neumann entropy as a measure of disorder. We introduce a class of quantum correlation measures as differences between total and classical correlations, in a shared quantum state, in terms of the sandwiched relative Rényi and Tsallis entropies. We compare our results with those obtained by using the traditional relative entropies. We find that the measures satisfy all the plausible axioms for quantum correlations. We evaluate the measures for shared pure as well as paradigmatic classes of mixed states. We show that the measures can faithfully detect the quantum critical point in the transverse quantum Ising model and find that they can be used to remove an unquieting feature of nearest-neighbor quantum discord in this respect. Furthermore, the measures provide better finite-size scaling exponents of the quantum critical point than the ones for other known order parameters, including entanglement and information-theoretic measures of quantum correlations.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
bkagyin应助lion采纳,获得10
2秒前
共享精神应助一二一采纳,获得10
2秒前
3秒前
kunkun完成签到,获得积分10
3秒前
JamesPei应助林勇德采纳,获得10
4秒前
5秒前
彭于晏应助menghan采纳,获得10
6秒前
angew完成签到,获得积分10
6秒前
yanyan完成签到,获得积分10
6秒前
bkagyin应助坚定的一休采纳,获得10
7秒前
Fanbio应助爱笑秀发采纳,获得10
8秒前
义气的衬衫完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
9秒前
77发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
未闻星名完成签到 ,获得积分10
10秒前
Li完成签到,获得积分10
11秒前
厉害砖家完成签到,获得积分20
12秒前
lyw完成签到 ,获得积分10
12秒前
blm发布了新的文献求助30
13秒前
可爱的函函应助木南采纳,获得10
13秒前
木头人完成签到,获得积分10
13秒前
你当我是苦瓜吧完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
lion发布了新的文献求助10
14秒前
迅速笑寒发布了新的文献求助10
14秒前
小杭776发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
15秒前
YY完成签到,获得积分10
15秒前
Lillian完成签到,获得积分10
16秒前
xinxinxiangxi发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
xue发布了新的文献求助10
17秒前
呼呼不爱噜噜应助bububusbu采纳,获得30
17秒前
DD完成签到,获得积分20
17秒前
woshi123应助zhong采纳,获得10
18秒前
martin完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7581571
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9160696
关于积分的说明 19600117
捐赠科研通 7163773
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266005
关于科研通互助平台的介绍 2430925
邀请新用户注册赠送积分活动 2257078