論文の概要: Fast and reliable entanglement distribution with quantum repeaters:
principles for improving protocols using reinforcement learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00777v3
- Date: Wed, 15 Nov 2023 00:55:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-16 20:50:02.181515
- Title: Fast and reliable entanglement distribution with quantum repeaters:
principles for improving protocols using reinforcement learning
- Title（参考訳）: 量子リピータを用いた高速かつ信頼性の高い絡み合い分布:強化学習を用いたプロトコル改善のための原理
- Authors: Stav Haldar, Pratik J. Barge, Sumeet Khatri, Hwang Lee
- Abstract要約: 将来の量子技術は、空間的に分離されたノード間の共有絡み合いのネットワークに依存する。
ノードの線形連鎖に沿った絡み合い分布のための改良されたプロトコル/ポリティシを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6827423171182154
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Future quantum technologies such as quantum communication, quantum sensing,
and distributed quantum computation, will rely on networks of shared
entanglement between spatially separated nodes. In this work, we provide
improved protocols/policies for entanglement distribution along a linear chain
of nodes, both homogeneous and inhomogeneous, that take practical limitations
such as photon losses, non-ideal measurements, and quantum memories with short
coherence times into account. For a wide range of parameters, our policies
improve upon previously known policies, such as the "swap-as-soon-as-possible"
policy, with respect to both the waiting time and the fidelity of the
end-to-end entanglement. This improvement is greatest for the most practically
relevant cases, namely, for short coherence times, high link losses, and highly
asymmetric links. To obtain our results, we model entanglement distribution
using a Markov decision process, and then we use the Q-learning reinforcement
learning (RL) algorithm to discover new policies. These new policies are
characterized by dynamic, state-dependent memory cutoffs and collaboration
between the nodes. In particular, we quantify this collaboration between the
nodes. Our quantifiers tell us how much "global" knowledge of the network every
node has. Finally, our understanding of the performance of large quantum
networks is currently limited by the computational inefficiency of simulating
them using RL or other optimization methods. Thus, in this work, we present a
method for nesting policies in order to obtain policies for large repeater
chains. By nesting our RL-based policies for small repeater chains, we obtain
policies for large repeater chains that improve upon the
swap-as-soon-as-possible policy, and thus we pave the way for a scalable method
for obtaining policies for long-distance entanglement distribution.
- Abstract（参考訳）: 将来の量子通信、量子センシング、分散量子計算といった量子技術は、空間的に分離されたノード間の共有絡み合いのネットワークに依存する。
本研究では,光子損失,非理想的測定,コヒーレンスタイムの短い量子記憶といった実用上の限界を考慮し,均質かつ不均質なノードの線形鎖に沿った絡み合い分布のプロトコル/ポリティクスの改善を提案する。
幅広いパラメータにおいて、我々の政策は、待ち時間とエンドツーエンドの絡み合いの忠実性の両方に関して、"swap-as-soon-as-as-possible"ポリシーのような、これまで知られていた政策を改善している。
この改善は、短いコヒーレンス時間、高いリンク損失、高度に非対称なリンクなど、最も実践的なケースで最大である。
この結果を得るために,マルコフ決定プロセスを用いて絡み合い分布をモデル化し,Q-learning reinforcement learning (RL)アルゴリズムを用いて新しいポリシーを探索する。
これらの新しいポリシーは、動的で状態依存のメモリカットオフとノード間の協調によって特徴づけられる。
特に、ノード間のこのコラボレーションを定量化します。
量子化器は、各ノードが持つネットワークの“グローバル”な知識を教えてくれる。
最後に、大規模量子ネットワークの性能に対する我々の理解は、rlや他の最適化手法を用いてそれらをシミュレートする計算効率の非効率によって制限されている。
そこで本研究では,大規模なリピータチェーンのポリシーを得るために,ポリシーをネストする手法を提案する。
小さなリピータチェーンのためのrlベースのポリシーをネストすることで、swap-as-soon-as-possibleポリシーを改善する大きなリピータチェーンのポリシーを得ることができ、長距離の絡み合い分散のためのポリシーを得るためのスケーラブルな方法の道を開くことができます。
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