Freie und gebundene Verschränkung in hochdim. Systemen

Erwin Schrödinger, österreichischer Nobelpreisträger, hat den Begriff Verschränkung eingeführt. Verschränkung ist ein Phänomen, das sich nicht klassisch erklären lässt, und Einstein als spukhafte Fernwirkung bezeichnet hat. Der Österreicher Anton Zeilinger hat dieses Jahr (2022) für seine grundlegenden Experimente u.a. zum Nachweis dieses Phänomens den Nobelpreis bekommen. Mathematisch lässt sich Verschränkung exakt definieren, daher ist es umso verwunderlicher, dass selbst wenn man alles über ein physikalisches System weiß was man im Prinzip wissen kann, man trotzdem die Frage, ob es verschränkt ist oder nicht, mit mathematischen Methoden nicht immer beantworten kann. Solche Zustände, für die unsere derzeitigen mathematischen Methoden manchmal versagen, sind auch physikalisch von Bedeutung, weil man deren Verschränkung nicht zu einer Maximalverschränkung bringen kann, man sagt ihre Verschränkung ist gebunden, man kann sie nicht befreien, im Gegensatz zur freien Verschränkung. Dieses Projekt will einerseits die Methoden, um solche gebundene Verschränkung zu finden, weiterentwickeln, hier u.a. auch mit Hilfe von Maschinellem Lernen (ML), also einer im weitesten Sinne schwachen Künstlichen Intelligenz (KI), anderseits beschäftigt es sich mit der Frage, wie die Struktur dieser gebunden Verschränkung aussieht und wie diese in Quantentechnologien umgesetzt werden kann.