論文の概要: Symmetries in quantum networks lead to no-go theorems for entanglement distribution and to verification techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02732v2
• Date: Thu, 27 Jan 2022 15:24:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-19 07:05:09.530711
• Title: Symmetries in quantum networks lead to no-go theorems for entanglement distribution and to verification techniques
• Title（参考訳）: 量子ネットワークにおける対称性は、絡み合い分布のノーゴー定理と検証技術につながる
• Authors: Kiara Hansenne, Zhen-Peng Xu, Tristan Kraft, Otfried G\"uhne
• Abstract要約: 量子ネットワークにおける相関解析のための多目的ツールとして,対称性が有効であることを示す。 任意のトポロジを持つ大規模ネットワーク構造における相関を特徴付けるための解析的アプローチを提案する。 本手法は,ネットワーク内の特定のリンクの機能に対する認証手法の設計に利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum networks are promising tools for the implementation of long-range quantum communication. The characterization of quantum correlations in networks and their usefulness for information processing is therefore central for the progress of the field, but so far only results for small basic network structures or pure quantum states are known. Here we show that symmetries provide a versatile tool for the analysis of correlations in quantum networks. We provide an analytical approach to characterize correlations in large network structures with arbitrary topologies. As examples, we show that entangled quantum states with a bosonic or fermionic symmetry can not be generated in networks; moreover, cluster and graph states are not accessible. Our methods can be used to design certification methods for the functionality of specific links in a network and have implications for the design of future network structures.
• Abstract（参考訳）: 量子ネットワークは長距離量子通信の実装に有望なツールである。 したがって、ネットワークにおける量子相関のキャラクタリゼーションと情報処理の有用性は、フィールドの進行に欠かせないが、今のところは、小さな基本的ネットワーク構造や純粋な量子状態に対する結果のみが知られている。 ここでは, 対称性が量子ネットワークの相関解析に有効なツールであることを示す。 任意のトポロジを持つ大規模ネットワーク構造における相関を特徴付けるための解析的アプローチを提案する。 例えば、ボソニックやフェルミオン対称性を持つ絡み合った量子状態はネットワーク内では生成できないことを示し、さらにクラスター状態やグラフ状態はアクセスできないことを示した。 提案手法は,ネットワーク内の特定のリンクの機能の認証方法の設計に利用することができ,将来のネットワーク構造の設計に影響を及ぼす。

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