論文の概要: Practical distributed quantum information processing with LOCCNet
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12190v2
- Date: Wed, 22 Sep 2021 08:30:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-13 11:19:18.471919
- Title: Practical distributed quantum information processing with LOCCNet
- Title（参考訳）: LOCCNetを用いた実用的な分散量子情報処理
- Authors: Xuanqiang Zhao, Benchi Zhao, Zihe Wang, Zhixin Song, Xin Wang
- Abstract要約: 本稿では,分散量子情報処理タスクのためのプロトコル設計と最適化を容易にする機械学習フレームワークであるLOCCNetを紹介する。
応用として, 絡み込み蒸留, 量子状態判別, 量子チャネルシミュレーションなど, 様々な量子情報タスクについて検討する。
LOCCNetの実装は、PaddlePaddleディープラーニングプラットフォームに基づく量子機械学習PythonパッケージであるPaddle Quantumで利用可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.633408580670812
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Distributed quantum information processing is essential for building quantum
networks and enabling more extensive quantum computations. In this regime,
several spatially separated parties share a multipartite quantum system, and
the most natural set of operations is Local Operations and Classical
Communication (LOCC). As a pivotal part in quantum information theory and
practice, LOCC has led to many vital protocols such as quantum teleportation.
However, designing practical LOCC protocols is challenging due to LOCC's
intractable structure and limitations set by near-term quantum devices. Here we
introduce LOCCNet, a machine learning framework facilitating protocol design
and optimization for distributed quantum information processing tasks. As
applications, we explore various quantum information tasks such as entanglement
distillation, quantum state discrimination, and quantum channel simulation. We
discover protocols with evident improvements, in particular, for entanglement
distillation with quantum states of interest in quantum information. Our
approach opens up new opportunities for exploring entanglement and its
applications with machine learning, which will potentially sharpen our
understanding of the power and limitations of LOCC. An implementation of
LOCCNet is available in Paddle Quantum, a quantum machine learning Python
package based on PaddlePaddle deep learning platform.
- Abstract（参考訳）: 分散量子情報処理は、量子ネットワークを構築し、より広範な量子計算を可能にするために不可欠である。
この方法では、空間的に分離された複数のパーティが多元量子システムを共有し、最も自然な操作のセットは局所演算と古典通信(locc)である。
量子情報理論と実践の重要な部分として、LOCCは量子テレポーテーションのような多くの重要なプロトコルを導いた。
しかし、LOCCの難解な構造と短期量子デバイスによって設定される制限のため、実用的なLOCCプロトコルの設計は困難である。
本稿では,分散量子情報処理タスクのためのプロトコル設計と最適化を容易にする機械学習フレームワークLOCCNetを紹介する。
応用として, 絡み込み蒸留, 量子状態判別, 量子チャネルシミュレーションなど, 様々な量子情報タスクについて検討する。
特に量子情報に興味のある量子状態の絡み合い蒸留のための明らかに改良されたプロトコルを見つける。
弊社のアプローチは、機械学習による絡み合いとその応用を探求する新たな機会を開き、LOCCのパワーと限界に対する理解を深める可能性がある。
LOCCNetの実装は、PaddlePaddleディープラーニングプラットフォームに基づく量子機械学習PythonパッケージであるPaddle Quantumで利用可能である。
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