論文の概要: Performance analysis of quantum repeaters enabled by deterministically
generated photonic graph states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11430v1
- Date: Fri, 23 Sep 2022 06:13:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 15:24:08.060375
- Title: Performance analysis of quantum repeaters enabled by deterministically
generated photonic graph states
- Title（参考訳）: 決定論的生成したフォトニックグラフ状態による量子リピータの性能解析
- Authors: Yuan Zhan, Paul Hilaire, Edwin Barnes, Sophia E. Economou, and Shuo
Sun
- Abstract要約: 量子リピータは 古典的な通信に近づく 高速な絡み合いの分布速度を可能にします
量子エミッタを用いてフォトニックグラフ状態を生成する新しいスキームが提案されている。
2つの異なるグラフ状態に基づいて量子リピータの性能を定量的に解析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.06945682395675
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: By encoding logical qubits into specific types of photonic graph states, one
can realize quantum repeaters that enable fast entanglement distribution rates
approaching classical communication. However, the generation of these photonic
graph states requires a formidable resource overhead using traditional
approaches based on linear optics. Overcoming this challenge, a number of new
schemes have been proposed that employ quantum emitters to deterministically
generate photonic graph states. Although these schemes have the potential to
significantly reduce the resource cost, a systematic comparison of the repeater
performance among different encodings and different generation schemes is
lacking. Here, we quantitatively analyze the performance of quantum repeaters
based on two different graph states, i.e. the tree graph states and the
repeater graph states. For both states, we compare the performance between two
generation schemes, one based on a single quantum emitter coupled to ancillary
matter qubits, and one based on a single quantum emitter coupled to a delayed
feedback. We identify the optimal scheme at different system parameters. Our
analysis provides a clear guideline on the selection of the optimal generation
scheme for graph-state-based quantum repeaters, and lays out the parameter
requirements for future experimental realizations of different schemes.
- Abstract（参考訳）: 論理量子ビットを特定の種類のフォトニックグラフにエンコードすることで、古典的通信に近づく高速な絡み合い分布率を可能にする量子リピータを実現することができる。
しかし、これらのフォトニックグラフ状態の生成には、線形光学に基づく従来のアプローチを用いた強力なリソースオーバーヘッドが必要となる。
この課題を克服するために、量子エミッタを用いてフォトニックグラフ状態を生成する新しいスキームが提案されている。
これらのスキームは、リソースコストを大幅に削減する可能性があるが、異なるエンコーディングと異なる生成スキーム間のリピータ性能の体系的な比較が不足している。
本稿では,2つの異なるグラフ状態,すなわち木グラフ状態とリピータグラフ状態に基づいて,量子リピータの性能を定量的に解析する。
両状態について,アシラリー物質量子ビットに結合した1つの量子エミッタと,遅延したフィードバックに結合した1つの量子エミッタの2つの世代間の性能を比較した。
システムパラメータの異なる最適スキームを同定する。
本分析は,グラフ状態に基づく量子リピータの最適生成方式の選択に関する明確なガイドラインを提供し,異なるスキームの将来の実験的実現のためのパラメータ要件を整理する。
関連論文リスト
- Heralded photonic graph states with inefficient quantum emitters [2.612403257963011]
フォトニックグラフ状態を生成するための量子エミッタベースのスキームは、有望でリソース効率の良い方法論を提供する。
本稿では, 最先端エミッタからのフォトニックコレクションと互換性のある, フォトニックグラフ状態を生成する方法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T00:24:01Z) - Towards Efficient Quantum Hybrid Diffusion Models [68.43405413443175]
本稿では,量子ハイブリッド拡散モデルの設計手法を提案する。
量子コンピューティングの優れた一般化と古典的ネットワークのモジュラリティを組み合わせた2つのハイブリダイゼーション手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-25T16:57:51Z) - Resource-efficient and loss-aware photonic graph state preparation using
an array of quantum emitters, and application to all-photonic quantum
repeaters [0.8409980020848168]
本研究では,エミッタ数CNOTを最小化しつつ,エミッタ数をグラフ状態深さと交換できるアルゴリズムを提案する。
提案手法は,リピータグラフ状態を生成するのに必要なエミッタの最小数よりもはるかに優れた速度-vs.-distance性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-01T16:29:07Z) - Optimization of deterministic photonic graph state generation via local operations [3.2106353278518105]
本稿では,状態の局所的クリフォード等価度と生成コストパラメータのグラフ理論的相関に基づくプロトコルの最適化手法を提案する。
任意の大きなリピータグラフ状態を生成するために、2量子ゲートを使用する場合、50%の削減を実現し、ランダムな高密度グラフを生成するために、合計ゲート数も同様に大幅に削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-01T02:11:49Z) - Discrete Graph Auto-Encoder [52.50288418639075]
離散グラフオートエンコーダ(DGAE)という新しいフレームワークを導入する。
まず、置換同変オートエンコーダを用いてグラフを離散潜在ノード表現の集合に変換する。
2番目のステップでは、離散潜在表現の集合をソートし、特別に設計された自己回帰モデルを用いてそれらの分布を学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-13T12:40:39Z) - Vertical Layering of Quantized Neural Networks for Heterogeneous
Inference [57.42762335081385]
量子化モデル全体を1つのモデルにカプセル化するための,ニューラルネットワーク重みの新しい垂直層表現について検討する。
理論的には、1つのモデルのトレーニングとメンテナンスのみを必要としながら、オンデマンドサービスの正確なネットワークを達成できます。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-10T15:57:38Z) - Deterministic generation of qudit photonic graph states from quantum
emitters [0.0]
提案手法は任意のquditグラフ状態を生成するために適用可能であることを示す。
我々は,量子誤り訂正符号の1次元および2次元キュートクラスタ状態,絶対最大絡み合った状態,論理状態を生成するためのプロトコルを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-23T19:00:01Z) - Near-deterministic hybrid generation of arbitrary photonic graph states
using a single quantum emitter and linear optics [0.0]
我々は、現在の量子エミッタ機能を用いて、グラフ状態を生成するためのほぼ決定論的解を導入する。
本研究は,資源効率の高い量子情報処理の実用化に向けての道を開くものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-19T17:59:59Z) - Post-Training Quantization for Vision Transformer [85.57953732941101]
本稿では,視覚変換器のメモリ記憶量と計算コストを削減するための学習後量子化アルゴリズムを提案する。
約8ビット量子化を用いて、ImageNetデータセット上でDeiT-Bモデルを用いて81.29%のトップ-1の精度を得ることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-27T06:27:22Z) - Generation of High-Resolution Handwritten Digits with an Ion-Trap
Quantum Computer [55.41644538483948]
本稿では, 量子回路に基づく生成モデルを構築し, 生成逆数ネットワークの事前分布を学習し, サンプル化する。
我々は、このハイブリッドアルゴリズムを171ドルのYb$+$ ion qubitsに基づいてイオントラップデバイスでトレーニングし、高品質な画像を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-07T18:51:28Z) - Optimal Gradient Quantization Condition for Communication-Efficient
Distributed Training [99.42912552638168]
勾配の通信は、コンピュータビジョンアプリケーションで複数のデバイスでディープニューラルネットワークをトレーニングするのに費用がかかる。
本研究は,textbfANY勾配分布に対する二値および多値勾配量子化の最適条件を導出する。
最適条件に基づいて, 偏差BinGradと非偏差ORQの2値勾配量子化と多値勾配量子化の2つの新しい量子化手法を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-25T18:28:39Z)
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。