論文の概要: Optimized Distribution of Entanglement Graph States in Quantum Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00222v1
• Date: Tue, 30 Apr 2024 22:00:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 16:56:48.453945
• Title: Optimized Distribution of Entanglement Graph States in Quantum Networks
• Title（参考訳）: 量子ネットワークにおける絡み合いグラフ状態の最適分布
• Authors: Xiaojie Fan, Caitao Zhan, Himanshu Gupta, C. R. Ramakrishnan,
• Abstract要約: 量子ネットワークでは、ネットワーク上に分散されたマルチパーティの絡み合った状態は、多くの量子ネットワークアプリケーションの実装とサポートに役立ちます。 本研究は,複数部品の絡み合い状態を効率的に生成・分散するための最適手法の開発に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.934854825488435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building large-scale quantum computers, essential to demonstrating quantum advantage, is a key challenge. Quantum Networks (QNs) can help address this challenge by enabling the construction of large, robust, and more capable quantum computing platforms by connecting smaller quantum computers. Moreover, unlike classical systems, QNs can enable fully secured long-distance communication. Thus, quantum networks lie at the heart of the success of future quantum information technologies. In quantum networks, multipartite entangled states distributed over the network help implement and support many quantum network applications for communications, sensing, and computing. Our work focuses on developing optimal techniques to generate and distribute multipartite entanglement states efficiently. Prior works on generating general multipartite entanglement states have focused on the objective of minimizing the number of maximally entangled pairs (EPs) while ignoring the heterogeneity of the network nodes and links as well as the stochastic nature of underlying processes. In this work, we develop a hypergraph based linear programming framework that delivers optimal (under certain assumptions) generation schemes for general multipartite entanglement represented by graph states, under the network resources, decoherence, and fidelity constraints, while considering the stochasticity of the underlying processes. We illustrate our technique by developing generation schemes for the special cases of path and tree graph states, and discuss optimized generation schemes for more general classes of graph states. Using extensive simulations over a quantum network simulator (NetSquid), we demonstrate the effectiveness of our developed techniques and show that they outperform prior known schemes by up to orders of magnitude.
• Abstract（参考訳）: 量子優位性を示すために不可欠な大規模量子コンピュータの構築は、重要な課題である。 量子ネットワーク(QN)は、より小さな量子コンピュータを接続することで、大規模で堅牢で、より有能な量子コンピューティングプラットフォームの構築を可能にすることで、この問題に対処するのに役立つ。 さらに、従来のシステムとは異なり、QNは完全な長距離通信を可能にする。 したがって、量子ネットワークは将来の量子情報技術の成功の中心にある。 量子ネットワークでは、ネットワーク上に分散されたマルチパーティの絡み合った状態は、通信、センシング、コンピューティングのための多くの量子ネットワークアプリケーションの実装とサポートに役立ちます。 本研究は,複数部品の絡み合い状態を効率的に生成・分散するための最適手法の開発に焦点をあてる。 これまでは、ネットワークノードとリンクの不均一性を無視しつつ、基礎となるプロセスの確率的性質を無視しながら、最大絡み合うペア(EP)の数を最小化する目的に重点を置いてきた。 本研究では,グラフ状態,ネットワークリソース,デコヒーレンス,フィデリティ制約で表される汎用多部絡み合いに対して,基礎となるプロセスの確率性を考慮して最適な(一定の仮定の下で)生成スキームを提供するハイパーグラフベースの線形プログラミングフレームワークを開発する。 本稿では,経路グラフ状態と木グラフ状態の特殊な場合に対する生成スキームを開発し,グラフ状態のより一般的なクラスに対する最適化された生成スキームについて議論する。 量子ネットワークシミュレータ(NetSquid)上での広範囲なシミュレーションを用いて、開発した手法の有効性を実証し、既知のスキームを桁違いに上回っていることを示す。

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