論文の概要: Optimization of Quantum Measurements for Robustness Against Dark Counts: The $D$-Trace Optimality Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10525v3
• Date: Wed, 11 Dec 2024 05:09:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 13:59:00.092746
• Title: Optimization of Quantum Measurements for Robustness Against Dark Counts: The $D$-Trace Optimality Framework
• Title（参考訳）: 暗数に対するロバストネスのための量子測定の最適化:$D$-TraceOptimality Framework
• Authors: Hao Shu,
• Abstract要約: そこで我々は,新しい最適度基準(D$-traceOptimity,D$-traceOptimity)によって,暗カウントエラーに対処する新しいフレームワークを提案する。 この基準は、ハードウェアの代替に頼らずにダークカウントの影響を最小限に抑えるために量子測定を最適化することを目的としている。 その結果, ある条件下では, 量子通信システムの性能が向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Quantum communication, while promising unparalleled security, faces significant practical challenges due to imperfections in quantum devices, particularly in single-photon detectors (SPDs). One of the key issues is the impact of dark counts, which cause erroneous detections and limit the effective range of quantum communication systems, such as in quantum key distribution (QKD). In this paper, we introduce a novel framework for addressing dark count errors through a new optimality criterion, termed $D$-trace optimality. This criterion aims to optimize quantum measurements to minimize the impact of dark counts without relying on hardware replacements. We propose an optimization scheme that transforms general measurements into $D$-trace optimal measurements, ensuring robustness against dark count effects. Our results suggest that, under certain conditions, this approach can improve the performance of quantum communication systems, especially in scenarios where the prior distribution of states is known. Although challenges remain in obtaining accurate prior distributions and ensuring compatibility with other strategies. This work lays the foundation for future research on optimizing quantum measurements to mitigate the effects of noise, including dark counts, in practice.
• Abstract（参考訳）: 量子通信は、非並列セキュリティを約束する一方で、量子デバイス、特に単光子検出器(SPD)における不完全性のために、重大な実践的な課題に直面している。 重要な問題の1つはダークカウントの影響であり、量子鍵分布(QKD)のような量子通信システムの誤った検出と有効範囲の制限を引き起こす。 本稿では,D$-traceOptimityと呼ばれる新しい最適基準により,暗カウントエラーに対処する新しいフレームワークを提案する。 この基準は、ハードウェアの代替に頼らずにダークカウントの影響を最小限に抑えるために量子測定を最適化することを目的としている。 本稿では,一般的な測定値をD$-traceの最適測定に変換し,暗カウント効果に対するロバスト性を確保する最適化手法を提案する。 提案手法は,特定の条件下では,特に先行状態分布が知られている場合において,量子通信システムの性能を向上させることが示唆された。 課題は、正確な事前分布を取得し、他の戦略との互換性を確保することである。 この研究は、ダークカウントを含むノイズの影響を軽減するために量子測定を最適化する将来の研究の基礎となる。

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