論文の概要: Learning Quantum Entanglement Distillation with Noisy Classical Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08561v1
• Date: Tue, 17 May 2022 18:10:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-19 12:47:39.668598
• Title: Learning Quantum Entanglement Distillation with Noisy Classical Communications
• Title（参考訳）: ノイズのある古典的通信による量子エンタングルメント蒸留の学習
• Authors: Hari Hara Suthan Chittoor, Osvaldo Simeone
• Abstract要約: 絡み込み蒸留は、局所的な操作と古典的な通信を通じて、絡み合った量子ビットの忠実度を高めることを目的としている。 既存の蒸留プロトコルは、理想的な、ノイズのない通信チャネルを前提としている。 本稿では,雑音の多い二元対称チャネル上で通信を行う場合について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.000858564696856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum networking relies on the management and exploitation of entanglement. Practical sources of entangled qubits are imperfect, producing mixed quantum state with reduced fidelity with respect to ideal Bell pairs. Therefore, an important primitive for quantum networking is entanglement distillation, whose goal is to enhance the fidelity of entangled qubits through local operations and classical communication (LOCC). Existing distillation protocols assume the availability of ideal, noiseless, communication channels. In this paper, we study the case in which communication takes place over noisy binary symmetric channels. We propose to implement local processing through parameterized quantum circuits (PQCs) that are optimized to maximize the average fidelity, while accounting for communication errors. The introduced approach, Noise Aware-LOCCNet (NA-LOCCNet), is shown to have significant advantages over existing protocols designed for noiseless communications.
• Abstract（参考訳）: 量子ネットワークは絡み合いの管理と利用に依存している。 絡み合った量子ビットの実践的な源は不完全であり、理想ベル対に対する忠実度を下げた混合量子状態を生成する。 したがって、量子ネットワークの重要なプリミティブはエンタングルメント蒸留であり、その目的は局所演算と古典的通信(locc)を通じてエンタングル量子ビットの忠実性を高めることである。 既存の蒸留プロトコルは理想的なノイズのない通信チャネルを想定している。 本稿では,雑音の多い二元対称チャネル上で通信を行う場合について検討する。 本稿では,平均忠実度を最大化するために最適化されたパラメータ化量子回路(PQC)による局所処理を実装し,通信エラーを考慮に入れた。 提案手法であるNoss Aware-LOCCNet(NA-LOCCNet)は、ノイズレス通信用に設計された既存のプロトコルに対して大きな利点がある。

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