論文の概要: Multipartite Entanglement in Quantum Networks using Subgraph
Complementations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13700v3
- Date: Tue, 21 Nov 2023 02:13:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 04:50:57.276573
- Title: Multipartite Entanglement in Quantum Networks using Subgraph
Complementations
- Title(参考訳): サブグラフ補間を用いた量子ネットワークにおける多部絡み合い
- Authors: Aniruddha Sen, Kenneth Goodenough, Don Towsley
- Abstract要約: 絡み合った状態は量子コンピューティングの構成要素である。
ノイズレス量子ネットワーク上でグラフ状態を分散する新しい手法を提案する。
本研究では,量子ビット数,古典的通信用ビット数,EPRペアの利用量の改善について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.483535574476477
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum networks are networks of quantum devices that can communicate and
perform computations using quantum states. Entangled states are the building
blocks of quantum computing and are essential for many tasks such as quantum
teleportation, quantum key distribution, quantum sensing and quantum error
correction. Graph states are a specific class of multipartite entangled states
that can be represented by graphs. We propose a novel approach for distributing
graph states across a noiseless quantum network. We show that the distribution
of graph states can be characterized by a system of subgraph complementations,
which we also relate to the minimum rank of the underlying graph and the degree
of entanglement quantified by the Schmidt-rank of the quantum state. We analyze
resource usage for our algorithm and show that it improves on the number of
qubits, bits for classical communication and EPR pairs utilized, as compared to
prior work. The number of local operations and resource consumption for our
approach scales linearly in the number of vertices. This produce a quadratic
improvement in completion time for several classes of graph states represented
by dense graphs, and suggests the potential for improved fidelity in the
presence of noise. Common classes of graph states are classified along with the
optimal time for their distribution using subgraph complementations. We also
provide a framework to similarly find the optimal sequence of subgraph
complementation operations to distribute an arbitrary graph state, and
establish upper bounds on distribution time along with providing approximate
greedy algorithms.
- Abstract(参考訳): 量子ネットワーク(quantum network)は、量子状態を用いて通信や計算を行う量子デバイスのネットワークである。
絡み合った状態は量子コンピューティングの構成要素であり、量子テレポーテーション、量子鍵分布、量子センシング、量子誤差補正など多くのタスクに必須である。
グラフ状態 (Graph state) は、グラフで表現できる多部交絡状態の特定のクラスである。
ノイズレス量子ネットワーク上でグラフ状態を分散する新しい手法を提案する。
グラフ状態の分布は、基礎となるグラフの最小ランクと量子状態のシュミットランクによって量子化された絡み合いの度合いにも関係している部分グラフ補間システムによって特徴づけられることを示す。
提案アルゴリズムの資源利用状況を分析し,従来の作業と比較して,量子ビット数,古典的通信用ビット数,EPRペアの利用量を改善することを示す。
我々のアプローチの局所的な操作数とリソース消費は頂点の数で線形にスケールする。
これにより、密度の高いグラフで表されるいくつかのグラフ状態の完了時間の二次的改善が得られ、ノイズの存在下で忠実性が向上する可能性が示唆される。
グラフ状態の共通クラスは、サブグラフ補完を用いた分布の最適時間とともに分類される。
また,任意のグラフ状態を分散するための部分グラフ補完演算の最適シーケンスを見つけ,分布時間上の上限を定め,近似的な欲望アルゴリズムを提供するためのフレームワークを提供する。
関連論文リスト
- Bell pair extraction using graph foliage techniques [0.0]
私たちは、複数のペアがネットワーク間で同時に通信できるかどうかに興味を持っています。
量子ネットワークはグラフ状態で表すことができ、グラフ状態上で特定の量子演算を実行するための通信リンクを生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-25T22:33:29Z) - QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional
Networks [124.7972093110732]
本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。
現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。
我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-09T21:43:16Z) - Compilation of algorithm-specific graph states for quantum circuits [55.90903601048249]
本稿では,高レベル言語で記述された量子回路から,アルゴリズム固有のグラフ状態を作成する量子回路コンパイラを提案する。
この計算は、このグラフ状態に関する一連の非パウリ測度を用いて実装することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-15T14:52:31Z) - Efficient tensor network simulation of quantum many-body physics on
sparse graphs [0.0]
疎結合な基礎グラフ上に定義されたテンソルネットワーク状態について検討する。
メッセージパッシング推論アルゴリズムは、局所的な期待値の効率的な計算に繋がる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-09T18:00:03Z) - From Quantum Graph Computing to Quantum Graph Learning: A Survey [86.8206129053725]
まず、量子力学とグラフ理論の相関関係について、量子コンピュータが有用な解を生成できることを示す。
本稿では,その実践性と適用性について,一般的なグラフ学習手法について概説する。
今後の研究の触媒として期待される量子グラフ学習のスナップショットを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-19T02:56:47Z) - Benchmarking Small-Scale Quantum Devices on Computing Graph Edit
Distance [52.77024349608834]
グラフ編集距離(GED: Graph Edit Distance)は、2つのグラフ間の(異なる)相似性の度合いを測定する。
本稿では、GED計算における2つの量子アプローチの比較研究について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-19T12:35:26Z) - Spectral Graph Convolutional Networks With Lifting-based Adaptive Graph
Wavelets [81.63035727821145]
スペクトルグラフ畳み込みネットワーク(SGCN)はグラフ表現学習において注目を集めている。
本稿では,適応グラフウェーブレットを用いたグラフ畳み込みを実装した新しいスペクトルグラフ畳み込みネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-03T17:57:53Z) - Distributing Graph States Across Quantum Networks [16.74626042261441]
ローカル操作が自由なノード量子コンピュータと、連続的に生成可能なノード間で共有されるEPRペアからなる量子ネットワークを考察する。
提案手法は, 消費するEPRペア数, 消費するタイムステップ数, 必要な古典的通信量に対する上限値を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-23T01:36:12Z) - Verification of graph states in an untrusted network [0.0]
我々は、信頼できない情報源が生成し、おそらく不名誉な関係者のネットワーク間で共有されるグラフ状態の検証について検討する。
これは、様々な分散タスクに対するグラフ状態の適用の証明に影響を及ぼす。
有用なグラフ状態の大規模なファミリに対して,グローバルに効率的なプロトコルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-26T13:17:21Z) - Block-Approximated Exponential Random Graphs [77.4792558024487]
指数乱グラフ(ERG)の分野における重要な課題は、大きなグラフ上の非自明なERGの適合である。
本稿では,非自明なERGに対する近似フレームワークを提案する。
我々の手法は、数百万のノードからなるスパースグラフにスケーラブルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-14T11:42:16Z)
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。