論文の概要: Influence of noise in entanglement-based quantum networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03759v1
• Date: Fri, 5 May 2023 18:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 19:42:01.482452
• Title: Influence of noise in entanglement-based quantum networks
• Title（参考訳）: 絡み合い量子ネットワークにおけるノイズの影響
• Authors: Maria Flors Mor-Ruiz and Wolfgang D\"ur
• Abstract要約: 絡み合ったリソース状態が分散され、ノード間で格納される、絡み合いに基づく量子ネットワークについて考察する。 この過程におけるノイズの影響について検討し, 状態調整, 記憶, 測定における不完全性について考察する。 大規模ネットワークでは、高次元のクラスター状態が好適であり、ターゲット状態の忠実度が著しく高くなる。
• 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: We consider entanglement-based quantum networks, where multipartite entangled resource states are distributed and stored among the nodes and locally manipulated upon request to establish the desired target configuration. The separation of the generation process from the requests enables a pre-preparation of resources, and hence a reduced network latency. It also allows for an optimization of the entanglement topology, which is independent of the underlying network geometry. We concentrate on establishing Bell pairs or tripartite GHZ states between arbitrary parties. We study the influence of noise in this process, where we consider imperfections in state preparation, memories and measurements - all of which can be modeled by local depolarizing noise. We compare different resource states corresponding to linear chains, trees or multi-dimensional rectangular clusters, as well as centralized topologies using bipartite or tripartite entangled states. We compute the fidelity of the target states using a recently established efficient method, the noisy stabilizer formalism and identify the best resource states within these classes. This allows us to treat networks of large size containing millions of nodes. We find that in large networks, high-dimensional cluster states are favorable and lead to a significantly higher target state fidelity.
• Abstract（参考訳）: 我々は,マルチパーティショニングされたリソース状態がノード間で分散保存され,要求に応じて局所的に操作され,所望のターゲット構成が確立されるエンタングルメントベースの量子ネットワークを考える。 リクエストからの生成プロセスの分離により、リソースの事前準備が可能になり、ネットワーク遅延が減少する。 また、基礎となるネットワーク幾何学とは無関係な絡み合いトポロジーの最適化も可能である。 我々は、任意の当事者間でベルペアまたはGHZ状態を確立することに集中する。 この過程における雑音の影響について検討し, 状態準備, 記憶, 測定における不完全性について考察する。 線形鎖,木,多次元矩形クラスタに対応する異なる資源状態と,二成分あるいは三成分の絡み合った状態を用いた集中的トポロジを比較した。 本研究では,最近確立した効率的手法である雑音安定化器形式を用いて対象状態の忠実度を算出し,それらのクラスにおける最適資源状態の同定を行う。 これにより、数百万のノードを含む大規模なネットワークを処理できます。 大規模ネットワークでは,高次元クラスタ状態が好適であり,目標状態の忠実度が著しく高いことが判明した。

関連論文リスト

• Imperfect quantum networks with tailored resource states [0.0]
  絡み合いに基づく量子ネットワークは、絡み合ったリソース状態の選択においてユニークな柔軟性を示す。 本研究では, 完全に非対称なネットワークシナリオにおける絡み合いの分布に, このアプローチの柔軟性をどのように利用できるかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T19:00:02Z)
• Noise-robust proofs of quantum network nonlocality [0.49157446832511503]
  トライアングルネットワーク上の量子分布のクラスに対して、ネットワーク量子非局所性のノイズロバストな証明を示す。 我々の研究は、量子ネットワーク非局所性の実践的な実装に向けた興味深い視点を開いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T18:25:59Z)
• Multiparty Entanglement Routing in Quantum Networks [0.0]
  量子ネットワークにおける最大絡み合い状態(GHZn)を抽出するためのプロトコルが提案されている。 このプロトコルは、ネットワークノードのローカル測定とユーザ毎の1キュービットメモリのみを必要とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-12T15:40:34Z)
• Optimal quantum control via genetic algorithms for quantum state engineering in driven-resonator mediated networks [68.8204255655161]
  進化的アルゴリズムに基づく量子状態工学には、機械学習によるアプローチを採用しています。 我々は、単一のモード駆動マイクロ波共振器を介して相互作用する、量子ビットのネットワーク(直接結合のない人工原子の状態に符号化された)を考える。 アルゴリズムは理想的なノイズフリー設定で訓練されているにもかかわらず、高い量子忠実度とノイズに対するレジリエンスを観測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T14:34:00Z)
• Optimized Quantum Networks [68.8204255655161]
  量子ネットワークは、ネットワーク要求の前に様々な種類の絡み合いを生成することができる。 これを応用して、所望の機能に合わせた絡み合いベースの量子ネットワークを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-21T18:00:07Z)
• Full network nonlocality [68.8204255655161]
  ネットワーク内のすべてのリンクが非ローカルリソースを分散するために必要となる相関関係を記述した完全ネットワーク非ローカル性の概念を導入する。 最もよく知られているネットワークベル試験では,ネットワークの非局所性は見られていない。 より一般に、ネットワーク内の局所的および理論に依存しない相関を解析するための確立された手法は、完全なネットワーク非局所性のための十分な条件を導出するために組み合わせることができると指摘する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-19T18:00:02Z)
• Creating and concentrating quantum resource states in noisy environments using a quantum neural network [2.834895018689047]
  ランダムに結合したフェルミオンノードからなる駆動量子ネットワークに基づく汎用的な統一状態準備スキームを提供する。 提案手法はロバストであり,最大エンタングルド,NOON,W,クラスタ,不協和状態のほぼ完全な生成に利用できることを示す。 ノイズが駆動強度に匹敵するノイズの多いシステムでは、より大きなネットワークにより多くの状態を混合することで絡み合いを集中する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-15T07:18:06Z)
• Purification and Entanglement Routing on Quantum Networks [55.41644538483948]
  不完全なチャネルフィリティと限られたメモリ記憶時間を備えた量子ネットワークは、ユーザ間の絡み合いを分散することができる。 本稿では,量子ネットワーク上の2ノード間で共有される絡み合いを最大化するための高速パスフィニングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T19:00:01Z)
• Heterogeneous Multipartite Entanglement Purification for Size-Constrained Quantum Devices [68.8204255655161]
  不完全生成後の絡み合い資源の浄化は、量子アーキテクチャーでそれらを使用するための必要不可欠なステップである。 ここでは、過去20年間に探索された多国間国家の典型的浄化パラダイムから逸脱する。 ベル対のような小さな犠牲状態は、これらの同じ状態の余分なコピーよりも多粒子状態の浄化に有用であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T19:00:00Z)
• Resource Allocation via Graph Neural Networks in Free Space Optical Fronthaul Networks [119.81868223344173]
  本稿では,自由空間光(FSO)フロントホールネットワークにおける最適資源割り当てについて検討する。 我々は、FSOネットワーク構造を利用するために、ポリシーパラメータ化のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を検討する。 本アルゴリズムは,システムモデルに関する知識が不要なモデルフリーでGNNを訓練するために開発された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T14:20:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。