論文の概要: Efficient entanglement purification based on noise guessing decoding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19914v1
- Date: Mon, 30 Oct 2023 18:28:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 18:01:33.016994
- Title: Efficient entanglement purification based on noise guessing decoding
- Title（参考訳）: 雑音推定復号に基づく効率的な絡み合い浄化
- Authors: Andr\'e Roque, Diogo Cruz, Francisco A. Monteiro, Bruno C. Coutinho
- Abstract要約: 本稿では,ランダム付加雑音復号法(GRAND)のハッシュ化と推定に基づく新しい二部分絡除去プロトコルを提案する。
我々のプロトコルは、既存のハッシュプロトコルに対して大きな利点を提供し、浄化のためにキュービットを少なくし、高い忠実性を実現し、計算コストを削減してより良い利得を提供する。
- 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: In this paper, we propose a novel bipartite entanglement purification
protocol built upon hashing and upon the guessing random additive noise
decoding (GRAND) approach recently devised for classical error correction
codes. Our protocol offers substantial advantages over existing hashing
protocols, requiring fewer qubits for purification, achieving higher
fidelities, and delivering better yields with reduced computational costs. We
provide numerical and semi-analytical results to corroborate our findings and
provide a detailed comparison with the hashing protocol of Bennet et al.
Although that pioneering work devised performance bounds, it did not offer an
explicit construction for implementation. The present work fills that gap,
offering both an explicit and more efficient purification method. We
demonstrate that our protocol is capable of purifying states with noise on the
order of 10% per Bell pair even with a small ensemble of 16 pairs. The work
explores a measurement-based implementation of the protocol to address
practical setups with noise. This work opens the path to practical and
efficient entanglement purification using hashing-based methods with feasible
computational costs. Compared to the original hashing protocol, the proposed
method can achieve some desired fidelity with a number of initial resources up
to one hundred times smaller. Therefore, the proposed method seems well-fit for
future quantum networks with a limited number of resources and entails a
relatively low computational overhead.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,従来の誤り訂正符号に対して最近考案されたランダムな付加雑音復号法(GRAND)に基づいて,ハッシュ処理と推定に基づく新しい二部絡み除去プロトコルを提案する。
我々のプロトコルは、既存のハッシュプロトコルに対して大きな利点を提供し、浄化のためにキュービットを少なくし、高い忠実性を実現し、計算コストを削減してより良い利得を提供する。
我々は,この発見を裏付ける数値的,半解析的な結果を示し,bennet 等のハッシュプロトコルと詳細な比較を行った。
その先駆的な仕事は性能限界を考案したが、実装のための明確な構成は提供しなかった。
本研究は, そのギャップを埋め, 明示的で効率的な浄化法を提供する。
提案手法は,16組の小さなアンサンブルであっても,ベルペアあたり10%のノイズを持つ状態を浄化できることを実証する。
本研究は,ノイズを伴う実用的な設定に対処するプロトコルの計測に基づく実装について検討する。
本研究は, 実現可能な計算コストを持つハッシュ法を用いて, 実用的で効率的な絡み合い浄化への道を開く。
従来のハッシュプロトコルと比較すると,提案手法は,初期リソース数を100倍小さくすることで,所望の忠実性を実現することができる。
そのため,提案手法は資源が限られ,計算オーバーヘッドが比較的少ない将来の量子ネットワークに適していると考えられる。
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