論文の概要: Policies for elementary links in a quantum network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03193v4
• Date: Fri, 3 Sep 2021 10:07:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 20:50:10.983187
• Title: Policies for elementary links in a quantum network
• Title（参考訳）: 量子ネットワークにおける基本リンクのポリシー
• Authors: Sumeet Khatri
• Abstract要約: 特に短期量子ネットワークにおいて重要な問題は、最適な絡み合い分布プロトコルを開発することである。 決定過程の理論を用いて、絡み合い分布のための量子ネットワークプロトコルの研究を開始することで、この問題に対処する。 我々は,これまで研究されてきたメモリカットプロトコルを,意思決定プロセスフレームワーク内のポリシとして表現できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distributing entanglement over long distances is one of the central tasks in quantum networks. An important problem, especially for near-term quantum networks, is to develop optimal entanglement distribution protocols that take into account the limitations of current and near-term hardware, such as quantum memories with limited coherence time. We address this problem by initiating the study of quantum network protocols for entanglement distribution using the theory of decision processes, such that optimal protocols (referred to as policies in the context of decision processes) can be found using dynamic programming or reinforcement learning algorithms. As a first step, in this work we focus exclusively on the elementary link level. We start by defining a quantum decision process for elementary links, along with figures of merit for evaluating policies. We then provide two algorithms for determining policies, one of which we prove to be optimal (with respect to fidelity and success probability) among all policies. Then we show that the previously-studied memory-cutoff protocol can be phrased as a policy within our decision process framework, allowing us to obtain several new fundamental results about it. The conceptual developments and results of this work pave the way for the systematic study of the fundamental limitations of near-term quantum networks, and the requirements for physically realizing them.
• Abstract（参考訳）: 長距離での絡み合いの分散は、量子ネットワークにおける中心的なタスクの1つである。 特に短期量子ネットワークにおいて重要な問題は、コヒーレンス時間に制限された量子メモリのような現在のハードウェアと短期ハードウェアの限界を考慮した最適な絡み合い分布プロトコルを開発することである。 本稿では、動的プログラミングや強化学習アルゴリズムを用いて最適なプロトコル(決定過程の文脈ではポリシーと呼ばれる)を発見できるような、決定過程の理論を用いて、絡み合う分散のための量子ネットワークプロトコルの研究を開始することで、この問題に対処する。 最初のステップとして、この作業では、基本リンクレベルのみに焦点を当てます。 まず、基本リンクに対する量子決定プロセスと、ポリシーを評価する上でのメリットの数字を定義します。 そして、ポリシーを決定するための2つのアルゴリズムを提供し、そのうちの1つは、すべてのポリシーの中で最適な(忠実性と成功確率に関して)ことを証明します。 次に、先述したメモリカットプロトコルを、決定プロセスフレームワーク内のポリシーとして表現できることを示し、それに関するいくつかの新しい基礎的な結果を得ることができます。 この研究の概念的発展と成果は、短期量子ネットワークの基本的限界とそれらを物理的に実現するための要件の体系的な研究の道を開いた。

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