論文の概要: Optimal entanglement distribution policies in homogeneous repeater
chains with cutoffs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06533v2
- Date: Tue, 9 Aug 2022 11:47:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-05 06:40:23.431825
- Title: Optimal entanglement distribution policies in homogeneous repeater
chains with cutoffs
- Title（参考訳）: カットオフをもつ等質リピータ鎖の最適絡み合い分布ポリシ
- Authors: \'Alvaro G. I\~nesta, Gayane Vardoyan, Lara Scavuzzo, Stephanie Wehner
- Abstract要約: 量子メモリを用いた量子リピータの連鎖による絡み合い分布の限界について検討する。
エンド・ツー・エンドの絡み合いを生み出すための期待時間を最小限に抑えるグローバルな知識ポリシーを見つけます。
我々の研究は、カットオフを伴う中間リピータの連鎖を用いて、大きな量子ネットワークで絡み合ったペアを分配する方法に光を当てています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9021200954913475
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum repeater chains can be used to distribute bipartite entanglement
among two end nodes. We study the limits of entanglement distribution using a
chain of quantum repeaters that have quantum memories. A maximum storage time,
known as cutoff, is enforced on these memories to ensure high-quality
end-to-end entanglement. To generate end-to-end entanglement, the nodes can
perform the following operations: wait, attempt the generation of an elementary
entangled link with its neighbor(s), or perform an entanglement swapping
measurement. Nodes follow a policy that determines what operation they must
perform in each time step. Global-knowledge policies take into account all the
information about the entanglement already produced. Here, we find
global-knowledge policies that minimize the expected time to produce end-to-end
entanglement. We model the evolution of this system as a Markov decision
process, and find optimal policies using value and policy iteration. We compare
optimal global-knowledge policies to a policy in which nodes only use local
information. The advantage in expected delivery time provided by an optimal
global-knowledge policy increases with increasing number of nodes and
decreasing probability of successful entanglement swap. The advantage displays
a non-trivial behavior with respect to the cutoff time and the probability of
successful entanglement generation at the elementary link level. Our work sheds
light on how to distribute entangled pairs in large quantum networks using a
chain of intermediate repeaters with cutoffs.
- Abstract（参考訳）: 量子リピータチェーンは、2つの終端ノード間で二部交絡を分配するのに使うことができる。
量子メモリを持つ量子リピータの連鎖を用いた絡み合い分布の限界について検討する。
最大記憶時間はカットオフと呼ばれ、高品質なエンドツーエンドの絡み合いを確保するためにこれらの記憶に強制される。
エンド・ツー・エンドの絡み合いを生成するために、ノードは次の操作を実行することができる:待ち、隣人との絡み合いリンクの生成を試みる、または絡み合い交換測定を行う。
ノードは、各タイムステップで実行しなければならない操作を決定するポリシーに従う。
グローバル知識政策は、既に生み出された絡み合いに関する情報をすべて考慮に入れている。
ここでは、エンドツーエンドの絡み合いを生み出すのに期待できる時間を最小化するグローバル知識ポリシーを見つける。
我々は,このシステムの進化をマルコフ決定プロセスとしてモデル化し,価値と政策の反復を用いた最適方針を求める。
最適なグローバル知識ポリシーを,ノードがローカル情報のみを使用するポリシと比較する。
最適グローバルナレッジポリシーによって提供される期待配送時間の利点は、ノード数の増加と絡み合いスワップの成功確率の低下によって増加する。
この利点は、切断時間および初等リンクレベルでの絡み合い発生を成功させる確率に関して、非自明な挙動を示す。
我々の研究は、カットオフを伴う中間リピータの連鎖を用いて、大きな量子ネットワークで絡み合ったペアを分配する方法に光を当てています。
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