論文の概要: Classical Capacity of Arbitrarily Distributed Noisy Quantum Channels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16102v1
- Date: Wed, 28 Jun 2023 11:14:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-29 14:35:30.859777
- Title: Classical Capacity of Arbitrarily Distributed Noisy Quantum Channels
- Title(参考訳): 任意分布型雑音量子チャネルの古典的容量
- Authors: Indrakshi Dey, Harun Siljak, Nicola Marchetti
- Abstract要約: 古典的情報を含む任意の量子チャネルに対する古典的ノイズと量子的ノイズの混合の影響について検討する。
混合雑音の存在下で、任意の分散量子チャネル上の達成可能なチャネル容量を定式化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.30845610345922
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the rapid deployment of quantum computers and quantum satellites, there
is a pressing need to design and deploy quantum and hybrid classical-quantum
networks capable of exchanging classical information. In this context, we
conduct the foundational study on the impact of a mixture of classical and
quantum noise on an arbitrary quantum channel carrying classical information.
The rationale behind considering such mixed noise is that quantum noise can
arise from different entanglement and discord in quantum transmission
scenarios, like different memories and repeater technologies, while classical
noise can arise from the coexistence with the classical signal. Towards this
end, we derive the distribution of the mixed noise from a classical system's
perspective, and formulate the achievable channel capacity over an arbitrary
distributed quantum channel in presence of the mixed noise. Numerical results
demonstrate that capacity increases with the increase in the number of photons
per usage.
- Abstract(参考訳): 量子コンピュータと量子衛星の迅速な展開により、古典的な情報を交換できる量子およびハイブリッドな古典量子ネットワークの設計と展開の必要性が高まっている。
この文脈では、古典的情報を含む任意の量子チャネルに対する古典的ノイズと量子的ノイズの混合の影響に関する基礎研究を行う。
このような混合ノイズを考える背景にある理論的根拠は、量子ノイズは異なるメモリやリピータ技術のような量子伝送シナリオにおける異なる絡み合いや不一致から生じうるが、古典的なノイズは古典的信号との共存から生じるものである。
この目的に向けて,古典的システムの観点から混合雑音の分布を導出し,混合雑音の存在下で任意の分散量子チャネル上で実現可能なチャネル容量を定式化する。
数値実験の結果,光子数の増加に伴って容量が増加することがわかった。
関連論文リスト
- Quantum-Classical Separations in Shallow-Circuit-Based Learning with and without Noises [5.018448337319583]
定深さ(浅い)回路に基づく古典的学習モデルと量子教師あり学習モデルの量子古典的分離について検討する。
有界接続を持つ任意の古典的ニューラルネットワークは、指数的に小さい確率で正確に出力するために対数深度を必要とすることを厳密に証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-01T18:00:01Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T14:09:41Z) - Power Characterization of Noisy Quantum Kernels [52.47151453259434]
一般化誤差が小さい場合でも,量子カーネル法は予測能力に乏しい。
我々は、量子計算にノイズの多い量子カーネル法を用いるために重要な警告を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-31T01:02:16Z) - Routing and wavelength assignment in hybrid networks with classical and
quantum signals [0.0]
古典チャネルと量子チャネルが共存する波長多重ネットワークにおいて、ルーティングと波長割り当ての簡単な方法を提案する。
これらの方法では、古典的チャネルと量子チャネル間の共有パスが減少し、量子チャネルにおける信号と雑音の比が向上し、量子鍵レートが向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-17T12:04:00Z) - Information capacity analysis of fully correlated multi-level amplitude
damping channels [0.9790236766474201]
クエットチャネルであるマルチレベル振幅減衰チャンネルの最も単純な部材の情報容量について検討する。
単発古典的容量の上界を見つけ、特定の種類の写像に関連する量子容量を計算する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-08T06:10:56Z) - Quantum-Classical Hybrid Information Processing via a Single Quantum
System [1.1602089225841632]
量子ベースの通信における現在の技術は、ハイブリッド処理のための古典的なデータと量子データの新たな統合をもたらす。
本稿では,古典的入力と量子的入力の両方を必要とする計算タスクにおいて,量子力学を利用する量子貯水池プロセッサを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-01T14:33:40Z) - The Entanglement-Assisted Communication Capacity over Quantum
Trajectories [6.836162272841265]
量子チャネルの不明確な因果順序は、ボトルネックキャパシティに違反する可能性があることを示す。
任意の量子パウリチャネルに対する絡み合い支援型古典的および量子的通信のキャパシティ表現を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-15T13:09:54Z) - Quantum information spreading in a disordered quantum walk [50.591267188664666]
量子ウォークスを用いて量子情報拡散パターンを探索する量子探索プロトコルを設計する。
我々は、異常や古典的輸送を調査するために、コヒーレントな静的および動的障害に焦点を当てる。
以上の結果から,複雑なネットワークで発生する欠陥や摂動の情報を読み取る装置として,量子ウォーク(Quantum Walk)が考えられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T20:03:19Z) - Experimental Quantum Generative Adversarial Networks for Image
Generation [93.06926114985761]
超伝導量子プロセッサを用いた実世界の手書き桁画像の学習と生成を実験的に行う。
我々の研究は、短期量子デバイス上での高度な量子生成モデル開発のためのガイダンスを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-13T06:57:17Z) - Quantum noise protects quantum classifiers against adversaries [120.08771960032033]
量子情報処理におけるノイズは、特に短期的な量子技術において、破壊的で避け難い特徴と見なされることが多い。
量子回路の非偏極雑音を利用して分類を行うことにより、敵に縛られるロバスト性を導出できることを示す。
これは、最も一般的な敵に対して使用できる最初の量子プロトコルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-20T17:56:14Z) - Entanglement Classification via Neural Network Quantum States [58.720142291102135]
本稿では、学習ツールと量子絡み合いの理論を組み合わせて、純状態における多部量子ビット系の絡み合い分類を行う。
我々は、ニューラルネットワーク量子状態(NNS)として知られる制限されたボルツマンマシン(RBM)アーキテクチャにおいて、人工ニューラルネットワークを用いた量子システムのパラメータ化を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-31T07:40:23Z)
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。