論文の概要: Inferring Quantum Network Topology using Local Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07987v3
• Date: Fri, 28 Jul 2023 13:39:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 16:30:34.969824
• Title: Inferring Quantum Network Topology using Local Measurements
• Title（参考訳）: 局所測定による量子ネットワークトポロジーの推定
• Authors: Daniel T. Chen, Brian Doolittle, Jeffrey M. Larson, Zain H. Saleem, Eric Chitambar
• Abstract要約: 本稿では,量子ネットワークのトポロジを識別し,推論するための効率的なプロトコルを提案する。 このプロトコルはノイズに対して完全に堅牢であり、量子変分最適化によって実装可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4298729855744026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Statistical correlations that can be generated across the nodes in a quantum network depend crucially on its topology. However, this topological information might not be known a priori, or it may need to be verified. In this paper, we propose an efficient protocol for distinguishing and inferring the topology of a quantum network. We leverage entropic quantities -- namely, the von Neumann entropy and the measured mutual information -- as well as measurement covariance to uniquely characterize the topology. We show that the entropic quantities are sufficient to distinguish two networks that prepare GHZ states. Moreover, if qubit measurements are available, both entropic quantities and covariance can be used to infer the network topology. We show that the protocol can be entirely robust to noise and can be implemented via quantum variational optimization. Numerical experiments on both classical simulators and quantum hardware show that covariance is generally more reliable for accurately and efficiently inferring the topology, whereas entropy-based methods are often better at identifying the absence of entanglement in the low-shot regime.
• Abstract（参考訳）: 量子ネットワーク内のノード間で発生する統計的相関は、そのトポロジに決定的に依存する。 しかし、このトポロジカルな情報は事前の知識がないかもしれないし、検証する必要があるかもしれない。 本稿では,量子ネットワークのトポロジを識別し,推定するための効率的なプロトコルを提案する。 エントロピー量、すなわちフォン・ノイマンエントロピーと測定された相互情報、および測定共分散を利用して位相を一意に特徴づける。 エントロピー量はGHZ状態を生成する2つのネットワークを区別するのに十分であることを示す。 さらに、量子ビット測定が利用可能であれば、エントロピー量と共変性の両方を用いてネットワークトポロジーを推定することができる。 このプロトコルはノイズに対して完全にロバストであり、量子変分最適化によって実装できることを示す。 古典的シミュレータと量子ハードウェアの両方での数値実験により、共分散は一般にトポロジを正確に効率的に推論するために信頼性が高いが、エントロピーに基づく手法は低ショット状態における絡み合いの欠如を識別するのに優れていることが示されている。

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