論文の概要: Optimizing Entanglement Generation and Distribution Using Genetic Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16373v2
• Date: Mon, 2 Nov 2020 17:18:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 07:40:44.307541
• Title: Optimizing Entanglement Generation and Distribution Using Genetic Algorithms
• Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムを用いた絡み合い生成と分布の最適化
• Authors: Francisco Ferreira da Silva, Ariana Torres-Knoop, Tim Coopmans, David Maier, Stephanie Wehner
• Abstract要約: 絡み合い分布による長距離量子通信は、量子インターネットにとって非常に重要である。 量子リピータは理論上、絡み合いが分散できる距離を延ばすのに使えるが、実際にはハードウェアの品質は依然として不足している。 エンタングルメント生成と分布の最適化のための遺伝的アルゴリズムと量子リピータ連鎖のシミュレーションに基づく手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.640476282000118
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-distance quantum communication via entanglement distribution is of great importance for the quantum internet. However, scaling up to such long distances has proved challenging due to the loss of photons, which grows exponentially with the distance covered. Quantum repeaters could in theory be used to extend the distances over which entanglement can be distributed, but in practice hardware quality is still lacking. Furthermore, it is generally not clear how an improvement in a certain repeater parameter, such as memory quality or attempt rate, impacts the overall network performance, rendering the path towards scalable quantum repeaters unclear. In this work we propose a methodology based on genetic algorithms and simulations of quantum repeater chains for optimization of entanglement generation and distribution. By applying it to simulations of several different repeater chains, including real-world fiber topology, we demonstrate that it can be used to answer questions such as what are the minimum viable quantum repeaters satisfying given network performance benchmarks. This methodology constitutes an invaluable tool for the development of a blueprint for a pan-European quantum internet. We have made our code, in the form of NetSquid simulations and the smart-stopos optimization tool, freely available for use either locally or on high-performance computing centers.
• Abstract（参考訳）: 絡み合い分布による長距離量子通信は、量子インターネットにとって非常に重要である。 しかし、このような長距離へのスケーリングは、光子の喪失によって困難であることが証明された。 量子リピータは理論上、絡み合いが分散できる距離を延ばすのに使えるが、実際にはハードウェアの品質は依然として不足している。 さらに、メモリ品質や試行率などの特定のリピータパラメータの改善がネットワーク全体のパフォーマンスにどのように影響するかは、一般的には明確ではなく、スケーラブルな量子リピータへの道筋が不明確である。 本研究では,エンタングルメント生成と分布の最適化のために,遺伝的アルゴリズムと量子リピータ連鎖のシミュレーションに基づく手法を提案する。 実世界のファイバートポロジーを含む複数のリピータチェーンのシミュレーションに適用することにより、与えられたネットワーク性能ベンチマークを満たす最小限の量子リピータとは何かといった疑問に答えることができることを示す。 この方法論は、汎ヨーロッパ量子インターネットのための青写真の開発に有用なツールである。 我々は、NetSquidシミュレーションとスマートストップ最適化ツールという形で、コードをローカルまたは高性能コンピューティングセンターで自由に利用できるようにしました。

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