論文の概要: Average fidelity and fidelity deviation in noisy quantum teleportation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05396v1
- Date: Wed, 10 Feb 2021 12:00:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-12 00:48:37.770724
- Title: Average fidelity and fidelity deviation in noisy quantum teleportation
- Title（参考訳）: ノイズ量子テレポーテーションにおける平均忠実度と忠実度偏差
- Authors: WooYeong Song, Junghee Ryu, Kyunghyun Baek and Jeongho Bang
- Abstract要約: 我々は、ノイズチャネル量子テレポーテーションにおける平均忠実度(例えば、F)と忠実度偏差(例えば、D)を分析する。
以上の結果から、達成可能な最大平均フィデリティは、普遍性であるゼロフィデリティ偏差を保証することが証明された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6882042556551609
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We analyze the average fidelity (say, F) and the fidelity deviation (say, D)
in noisy-channel quantum teleportation. Here, F represents how well
teleportation is performed on average and D quantifies whether the
teleportation is performed impartially on the given inputs, that is, the
condition of universality. Our analysis results prove that the achievable
maximum average fidelity ensures zero fidelity deviation, that is, perfect
universality. This structural trait of teleportation is distinct from those of
other limited-fidelity probabilistic quantum operations, for instance,
universal-NOT or quantum cloning. This feature is confirmed again based on a
tighter relationship between F and D in the qubit case. We then consider
another realistic noise model where F decreases and D increases due to
imperfect control. To alleviate such deterioration, we propose a
machine-learning-based algorithm. We demonstrate by means of numerical
simulations that the proposed algorithm can stabilize the system. Notably, the
recovery process consists solely of the maximization of F, which reduces the
control time, thus leading to a faster cure cycle.
- Abstract（参考訳）: 我々は、ノイズチャネル量子テレポーテーションにおける平均忠実度(例えばF)と忠実度偏差(例えばD)を分析する。
ここで、F は平均的にどれだけの頻度でテレポーテーションが行われるかを表し、D は与えられた入力、すなわち普遍性の条件に基づいてテレポーテーションが行われるかどうかを定量化する。
解析結果は、達成可能な最大平均忠実度がゼロ忠実度偏差、すなわち完全普遍性を保証することを証明している。
このテレポーテーションの構造的特性は、例えばユニバーサルNOTや量子クローニングなど、他の有限性確率的量子演算とは異なっている。
この特徴は qubit の場合の F と D の密接な関係に基づいて再確認される。
次に、Fが減少し、Dが不完全な制御により増加する別の現実的なノイズモデルを考える。
このような劣化を軽減するため,機械学習に基づくアルゴリズムを提案する。
シミュレーションにより,提案アルゴリズムがシステムを安定化させることができることを示す。
特に、回収プロセスはFの最大化のみで構成されており、制御時間が短縮され、より高速な硬化サイクルがもたらされる。
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