論文の概要: Optimal one-shot entanglement sharing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01781v2
• Date: Fri, 6 Oct 2023 16:13:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 15:29:36.297507
• Title: Optimal one-shot entanglement sharing
• Title（参考訳）: 最適ワンショット絡み合い共有
• Authors: Vikesh Siddhu and John Smolin
• Abstract要約: 本稿では,高忠実度エンタングルメントの共有を目的として,量子チャネルを一度使用する現実的な環境について論じる。 任意のチャネルに対して、この最大忠実度とそれを実現する最適入力の両方を容易に見つける方法を提供する。 これにより、チャンネルを複数回使用しても、ワンショット設定で見られる最大忠実度と最適入力が拡張されるという意味で、完全な理解が得られます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2634122554914002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sharing entanglement across quantum interconnects is fundamental for quantum information processing. We discuss a practical setting where this interconnect, modeled by a quantum channel, is used once with the aim of sharing high fidelity entanglement. For any channel, we provide methods to easily find both this maximum fidelity and optimal inputs that achieve it. Unlike most metrics for sharing entanglement, this maximum fidelity can be shown to be multiplicative. This ensures a complete understanding in the sense that the maximum fidelity and optimal inputs found in our one-shot setting extend even when the channel is used multiple times, possibly with other channels. Optimal inputs need not be fully entangled. We find the minimum entanglement in these optimal inputs can even vary discontinuously with channel noise. Generally, noise parameters are hard to identify and remain unknown for most channels. However, for all qubit channels with qubit environments, we provide a rigorous noise parametrization which we explain in-terms of no-cloning. This noise parametrization and a channel representation we call the standard Kraus decomposition have pleasing properties that make them both useful more generally.
• Abstract（参考訳）: 量子インターコネクト間の絡み合いの共有は、量子情報処理の基本である。 本稿では、この相互接続を量子チャネルでモデル化し、高忠実度エンタングルメントの共有を目的とした実用的な設定について論じる。 任意のチャネルに対して、この最大忠実度とそれを実現する最適入力の両方を容易に見つける方法を提供する。 絡み合いを共有するためのほとんどの指標とは異なり、この最大忠実性は乗法であることが示される。 これにより、ワンショット設定で見つかった最大忠実度と最適な入力が、複数のチャンネルが、おそらく他のチャネルと使用されても拡張されるという意味で、完全な理解が得られます。 最適な入力は完全に絡み合う必要はない。 これらの最適入力における最小絡み合いは、チャネルノイズによって不連続に変化することがある。 一般に、ノイズパラメータは識別が難しく、ほとんどのチャネルで未知のままである。 しかし、クビット環境を持つ全てのクビットチャネルに対して、厳密なノイズパラメトリゼーションを提供し、非閉鎖の時期を説明する。 この雑音のパラメトリゼーションと、我々が標準クラウス分解と呼ぶチャネル表現は、それらがより一般的に有用であるような喜ばしい性質を持つ。

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