論文の概要: Adaptive, Continuous Entanglement Generation for Quantum Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08806v1
- Date: Sat, 17 Dec 2022 05:40:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-09 07:33:45.617676
- Title: Adaptive, Continuous Entanglement Generation for Quantum Networks
- Title（参考訳）: 量子ネットワークのための適応型連続絡み合い生成
- Authors: Alexander Kolar, Allen Zang, Joaquin Chung, Martin Suchara, Rajkumar
Kettimuthu
- Abstract要約: 量子ネットワークは情報伝達のために、遠方のノードにおける量子ビット間の絡み合いに依存している。
本稿では、前回の要求からの情報を用いてランダムに生成された量子リンクの選択をガイドする適応型スキームを提案する。
また、遅延性能の違いが量子ネットワークのリソースの最適な割り当ての必要性を示唆する量子メモリ割り当てシナリオについても検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.600944425468676
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum networks, which enable the transfer of quantum information across
long distances, promise to provide exciting benefits and new possibilities in
many areas including communication, computation, security, and metrology. These
networks rely on entanglement between qubits at distant nodes to transmit
information; however, creation of these quantum links is not dependent on the
information to be transmitted. Researchers have explored schemes for continuous
generation of entanglement, where network nodes may generate entanglement links
before receiving user requests. In this paper we present an adaptive scheme
that uses information from previous requests to better guide the choice of
randomly generated quantum links before future requests are received. We
analyze parameter spaces where such a scheme may provide benefit and observe an
increase in performance of up to 75% over other continuous schemes on
single-bottleneck and autonomous systems networks. We also test the scheme for
other parameter choices and observe continued benefits of up to 95%. The power
of our adaptive scheme on a randomized request queue is demonstrated on a
single-bottleneck topology. We also explore quantum memory allocation
scenarios, where a difference in latency performance implies the necessity of
optimal allocation of resources for quantum networks.
- Abstract（参考訳）: 長距離にわたる量子情報の転送を可能にする量子ネットワークは、通信、計算、セキュリティ、気象学など多くの分野でエキサイティングなメリットと新たな可能性を提供する。
これらのネットワークは、情報伝達のために遠方のノードにおける量子ビット間の絡み合いに依存するが、これらの量子リンクの生成は送信される情報に依存しない。
研究者は、ネットワークノードがユーザのリクエストを受け取る前に絡み合いリンクを生成できる、絡み合いの連続生成のためのスキームを探求している。
本稿では、前回の要求からの情報を用いて、将来の要求が受信される前にランダムに生成された量子リンクの選択をガイドする適応方式を提案する。
このようなスキームが利益をもたらすかもしれないパラメータ空間を分析し、シングルボトルネックおよび自律システムネットワーク上の他の連続スキームよりも最大75%の性能向上を観測する。
また、他のパラメータ選択のスキームをテストし、95%までの継続的なメリットを観察した。
ランダム化された要求キューに対する適応型スキームのパワーを,シングルブートネックトポロジで示す。
また、遅延性能の違いが量子ネットワークのリソースの最適な割り当ての必要性を示唆する量子メモリ割り当てシナリオについても検討する。
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