論文の概要: Entanglement Purification of Hypergraph States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11341v1
• Date: Thu, 26 Jan 2023 19:00:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 17:34:50.145950
• Title: Entanglement Purification of Hypergraph States
• Title（参考訳）: ハイパーグラフ状態の絡み合い浄化
• Authors: Lina Vandr\'e and Otfried G\"uhne
• Abstract要約: エンタングルメント精製は、量子情報処理におけるプリミティブであり、ノイズの多い量子状態のいくつかのコピーを、高品質のほぼ純粋な状態のコピーに蒸留する。 いくつかの観点から関係する多ビット状態の族を形成するハイパーグラフ状態の浄化のための最適化プロトコルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entanglement purification describes a primitive in quantum information processing, where several copies of noisy quantum states are distilled into few copies of nearly-pure states of high quality via local operations and classical communication. Especially in the multiparticle case, the task of entanglement purification is complicated, as many inequivalent forms of pure state entanglement exist and purification protocols need to be tailored for different target states. In this paper we present optimized protocols for the purification of hypergraph states, which form a family of multi-qubit states that are relevant from several perspectives. We start by reformulating an existing purification protocol in a graphical language. This allows for systematical optimization and we present improvements in three directions. First, one can optimize the sequences of the protocol with respect to the ordering of the parties. Second, one can use adaptive schemes, where the measurement results obtained within the protocol are used to modify the protocols. Finally, one can improve the protocol with respect to the efficiency, requiring fewer copies of noisy states to reach a certain target state.
• Abstract（参考訳）: 絡み合いの浄化は、量子情報処理におけるプリミティブであり、いくつかのノイズの多い量子状態のコピーを、局所的な操作や古典的な通信を通じて、ほとんど純度の高い状態のコピーに蒸留する。 特に多粒子の場合、多くの非等価な純粋な状態の絡み合いが存在するため、絡み合いの浄化の作業は複雑であり、異なる標的状態のために浄化プロトコルを調整する必要がある。 本稿では,複数の観点から関係する多ビット状態の族を形成するハイパーグラフ状態の浄化のための最適化プロトコルを提案する。 まず、既存の浄化プロトコルをグラフィカル言語で書き換えることから始める。 これにより、体系的な最適化が可能となり、3方向の改善が図れる。 まず、プロトコルの順序に関して、プロトコルのシーケンスを最適化することができる。 第二に、プロトコル内で得られた測定結果をプロトコルを変更するために使用する適応スキームを用いることができる。 最後に、プロトコルを効率的に改善でき、特定のターゲット状態に到達するためにノイズ状態のコピーを少なくできる。

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