論文の概要: Quantum Network Tomography with Multi-party State Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02920v1
• Date: Mon, 6 Jun 2022 21:47:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 09:14:38.375687
• Title: Quantum Network Tomography with Multi-party State Distribution
• Title（参考訳）: マルチパーティ状態分布を持つ量子ネットワークトモグラフィ
• Authors: Matheus Guedes de Andrade, Jaime D\'ias, Jake Navas, Saikat Guha, In\`es Monta\~no, Brian Smith, Michael Raymer, Don Towsley
• Abstract要約: 量子ネットワークにおける量子チャネルのキャラクタリゼーションは、最重要事項である。 本稿では量子ネットワークトモグラフィーの問題点を紹介する。 一つのパウリ作用素によって記述された量子チャネルを持つ任意のスター量子ネットワークの場合、この問題を詳細に研究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.52717496410392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The fragile nature of quantum information makes it practically impossible to completely isolate a quantum state from noise under quantum channel transmissions. Quantum networks are complex systems formed by the interconnection of quantum processing devices through quantum channels. In this context, characterizing how channels introduce noise in transmitted quantum states is of paramount importance. Precise descriptions of the error distributions introduced by non-unitary quantum channels can inform quantum error correction protocols to tailor operations for the particular error model. In addition, characterizing such errors by monitoring the network with end-to-end measurements enables end-nodes to infer the status of network links. In this work, we address the end-to-end characterization of quantum channels in a quantum network by introducing the problem of Quantum Network Tomography. The solution for this problem is an estimator for the probabilities that define a Kraus decomposition for all quantum channels in the network, using measurements performed exclusively in the end-nodes. We study this problem in detail for the case of arbitrary star quantum networks with quantum channels described by a single Pauli operator, like bit-flip quantum channels. We provide solutions for such networks with polynomial sample complexity. Our solutions provide evidence that pre-shared entanglement brings advantages for estimation in terms of the identifiability of parameters.
• Abstract（参考訳）: 量子情報の脆弱な性質により、量子チャネル伝送下でのノイズから量子状態を完全に分離することは事実上不可能である。 量子ネットワーク (quantum network) は、量子処理装置の相互接続によって形成される複雑なシステムである。 この文脈では、伝送量子状態のノイズをチャネルがどのように導入するかを特徴付けることが最重要となる。 非一意的な量子チャネルによって導入されたエラー分布の正確な記述は、特定のエラーモデルの操作を調整するための量子エラー訂正プロトコルを通知することができる。 さらに、ネットワークをエンドツーエンドの測定で監視することで、ネットワークリンクの状態を予測することができる。 本研究では,量子ネットワーク・トモグラフィの問題を導入することにより,量子ネットワーク内の量子チャネルのエンドツーエンド特性評価を行う。 この問題の解は、終端ノードでのみ行われる測定値を用いて、ネットワーク内のすべての量子チャネルのクラウス分解を定義する確率の推定子である。 我々は、ビットフリップ量子チャネルのような単一のパウリ作用素によって記述される量子チャネルを持つ任意の恒星量子ネットワークの場合、この問題を詳細に研究する。 多項式サンプル複雑性を持つネットワークに対する解を提供する。 提案手法は,パラメータの同定性の観点から,事前共有された絡み合いが推定に利点をもたらすことを示す。

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