論文の概要: Capacity Enhancement of n-GHZ State Super-dense Coding Channels by
Purification and Quantum Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15892v1
- Date: Tue, 26 Dec 2023 05:47:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 15:56:34.291394
- Title: Capacity Enhancement of n-GHZ State Super-dense Coding Channels by
Purification and Quantum Neural Network
- Title（参考訳）: 純化と量子ニューラルネットワークによるn-GHZ状態超高密度符号化チャネルの容量向上
- Authors: Rong Zhang, Xiaoguang Chen, Yaoyao Wang and Bin Lu
- Abstract要約: n-GHZ状態に基づく超高密度符号化プロトコルを提案する。
絡み合いの浄化と量子ニューラルネットワーク(QNN)を組み合わせて超高密度符号化のチャネル容量を改善する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.9416422272248095
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A super-dense coding protocol based on the n-GHZ state is proposed to enable
the two communicating parties to choose the number of transmitted code words
according to their demand and to adapt the quantum super-dense coding protocol
to multiple transmitted code word scenarios. A method is proposed that combines
entanglement purification and Quantum Neural Network (QNN) to improve the
channel capacity of super-dense coding. By simulating a realistic quantum
communication noise environment in the Cirq platform, the effect of
purification and QNN on the enhancement of fidelity and channel capacity in
super-dense coding communication scenarios with different dimensions under
unitary and non-unitary noise conditions is analyzed. The experimental results
show that the channel capacity of super-dense coding is improved in different
degrees when purification and QNN are applied separately, and the combination
of purification and QNN has a superimposed effect on the channel capacity
enhancement of super-dense coding, and the enhancement effect is more
significant in different dimensions.
- Abstract（参考訳）: nghz状態に基づくスーパーデンス符号化プロトコルを提案し、通信相手が要求に応じて送信されたコードワード数を選択し、量子スーパーデンス符号化プロトコルを複数の送信コードワードシナリオに適用できるようにする。
絡み合いの浄化と量子ニューラルネットワーク(QNN)を組み合わせて超高密度符号化のチャネル容量を改善する手法を提案する。
Cirqプラットフォームにおける現実的な量子通信ノイズ環境をシミュレートすることにより、一元的および非単元的雑音条件下での異なる次元の超高密度符号化通信シナリオにおいて、純度とQNNがフィリティとチャネル容量の増大に与える影響を分析する。
実験の結果,純度とQNNを別々に適用した場合,超密度符号化のチャネルキャパシティは異なる度に向上し,純度とQNNの組み合わせは超密度符号化のチャネルキャパシティ向上に重畳され,その拡張効果は異なる次元でより重要であることがわかった。
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