論文の概要: Efficient Quantum Network Communication using Optimized
Entanglement-Swapping Trees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11002v1
- Date: Tue, 21 Dec 2021 06:04:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-03 22:55:47.997436
- Title: Efficient Quantum Network Communication using Optimized
Entanglement-Swapping Trees
- Title(参考訳): 最適絡み込みスワッピング木を用いた効率的な量子ネットワーク通信
- Authors: Mohammad Ghaderibaneh, Caitao Zhan, Himanshu Gupta, C.R. Ramakrishnan
- Abstract要約: 我々は絡み合いの発生遅延を最小限に抑える技術を開発した。
本研究では,一対のノードに対して最適なスワップツリーを選択する動的プログラミングアルゴリズムを開発した。
本稿では,提案手法が従来の手法よりも桁違いに優れていることを示すシミュレーション結果を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.900481513930264
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum network communication is challenging, as the No-cloning theorem in
quantum regime makes many classical techniques inapplicable. For long-distance
communication, the only viable communication approach is teleportation of
quantum states, which requires a prior distribution of entangled pairs (EPs) of
qubits. Establishment of EPs across remote nodes can incur significant latency
due to the low probability of success of the underlying physical processes.
The focus of our work is to develop efficient techniques that minimize EP
generation latency. Prior works have focused on selecting entanglement paths;
in contrast, we select entanglement swapping trees--a more accurate
representation of the entanglement generation structure. We develop a dynamic
programming algorithm to select an optimal swapping-tree for a single pair of
nodes, under the given capacity and fidelity constraints. For the general
setting, we develop an efficient iterative algorithm to compute a set of
swapping trees. We present simulation results which show that our solutions
outperform the prior approaches by an order of magnitude and are viable for
long-distance entanglement generation.
- Abstract(参考訳): 量子状態におけるNo-cloning定理は多くの古典的手法を適用できないため、量子ネットワーク通信は困難である。
長距離通信において唯一有効な通信方法は量子状態の遠隔転送であり、量子ビットの絡み合ったペア(EP)の事前分布を必要とする。
リモートノード間のEPの確立は、基盤となる物理プロセスの成功率の低いため、大きな遅延を引き起こす可能性がある。
私たちの研究の焦点は、EP生成遅延を最小限に抑える効率的な技術を開発することです。
従来の研究は、絡み合い経路の選択に重点を置いており、逆に、絡み合い生成構造のより正確な表現として、木を交換する絡み合いを選択する。
与えられたキャパシティと忠実度制約の下で,一対のノードに対して最適なスワップツリーを選択する動的プログラミングアルゴリズムを開発した。
一般的な設定では,木をスワッピングする集合を計算するための効率的な反復アルゴリズムを開発する。
提案手法は,従来手法よりも桁違いに優れており,長距離絡み合い生成にも有効であることを示すシミュレーション結果を示す。
関連論文リスト
- Reinforcement Learning for Node Selection in Branch-and-Bound [58.740509566888676]
現在の最先端セレクタは手作りのアンサンブルを使用して、ナイーブなサブノードセレクタと、個々のノードデータに依存する学習ノードセレクタを自動的に切り替える。
本稿では,木全体の状態を考慮した強化学習(RL)を用いた2次元シミュレーション手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-29T19:55:56Z) - Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる
本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。
その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-01T17:08:41Z) - Pre-Distribution of Entanglements in Quantum Networks [1.258157541985447]
量子状態におけるNo-Cloning定理は多くの古典的手法を適用できないため、量子ネットワーク通信は困難である。
長距離通信において唯一有効なアプローチは量子状態のテレポーテーションであり、量子ビットの絡み合ったペア(EP)の事前分布を必要とする。
本稿では,ある(事前決定された)ネットワークノードに対して,EP生成遅延を低減するための補完手法を提案し,検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-09T04:50:08Z) - An Adaptive Device-Edge Co-Inference Framework Based on Soft
Actor-Critic [72.35307086274912]
高次元パラメータモデルと大規模数学的計算は、特にIoT(Internet of Things)デバイスにおける実行効率を制限する。
本稿では,ソフトポリシーの繰り返しによるエフェキシット点,エフェキシット点,エンフェキシット点を生成する離散的(SAC-d)のための新しい深層強化学習(DRL)-ソフトアクタ批判法を提案する。
レイテンシと精度を意識した報酬設計に基づいて、そのような計算は動的無線チャンネルや任意の処理のような複雑な環境によく適応でき、5G URLをサポートすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-09T09:31:50Z) - Entanglement Rate Optimization in Heterogeneous Quantum Communication
Networks [79.8886946157912]
量子通信ネットワークは、将来6G以降の通信ネットワークにおいて重要な構成要素となる可能性のある、有望な技術として登場しつつある。
近年の進歩は、実際の量子ハードウェアによる小規模および大規模量子通信ネットワークの展開に繋がった。
量子ネットワークにおいて、絡み合いは異なるノード間でのデータ転送を可能にする鍵となるリソースである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-30T11:34:23Z) - Data-Driven Random Access Optimization in Multi-Cell IoT Networks with
NOMA [78.60275748518589]
非直交多重アクセス(NOMA)は、5Gネットワーク以降で大規模なマシンタイプ通信(mMTC)を可能にする重要な技術です。
本稿では,高密度空間分散マルチセル無線IoTネットワークにおけるランダムアクセス効率向上のために,NOMAを適用した。
ユーザ期待容量の幾何学的平均を最大化するために,各IoTデバイスの伝送確率を調整したランダムチャネルアクセス管理の新たな定式化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-02T15:21:08Z) - Purification and Entanglement Routing on Quantum Networks [55.41644538483948]
不完全なチャネルフィリティと限られたメモリ記憶時間を備えた量子ネットワークは、ユーザ間の絡み合いを分散することができる。
本稿では,量子ネットワーク上の2ノード間で共有される絡み合いを最大化するための高速パスフィニングアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-23T19:00:01Z) - Optimizing Entanglement Generation and Distribution Using Genetic
Algorithms [0.640476282000118]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T17:09:34Z) - Effective routing design for remote entanglement generation on quantum
networks [6.695045642641268]
量子メモリのような比較的限られた資源を持つ量子ネットワーク上での効率的な絡み合い生成は、ネットワークの機能を完全に実現するために不可欠である。
ソース終端局間の絡み合い発生の複数の要求に対する自動応答を可能にする効果的なルーティング方式を提案する。
接続要求毎に複数の接続経路が利用され、また、絡み合う浄化を行うことにより、各経路に対して絡み合う忠実度が確保される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-07T18:16:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。