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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03759v2
• Date: Wed, 28 Aug 2024 14:54:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 21:40:54.917575
• Title: Influence of noise in entanglement-based quantum networks
• Title（参考訳）: 絡み合いに基づく量子ネットワークにおけるノイズの影響
• Authors: Maria Flors Mor-Ruiz, Wolfgang Dür,
• 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, 状態準備, 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. Separating the generation process from the requests enables a pre-preparation of resources, 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）: マルチパーティントなリソース状態がノード間で分散して格納され、要求に応じて局所的に操作され、所望の目標設定が確立される、絡み合いに基づく量子ネットワークを考える。 リクエストから生成プロセスを分離することで、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。 我々は、線形鎖、木、多次元矩形クラスターに対応する異なる資源状態と、二分格子あるいは三分格子の絡み合った状態を用いた集中トポロジーを比較した。 我々は、最近確立された効率的な手法、雑音安定化形式を用いて目標状態の忠実度を計算し、これらのクラスの中で最高の資源状態を特定する。 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。

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