論文の概要: Quantum Network Tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11396v1
- Date: Sat, 18 May 2024 21:24:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 17:59:18.191088
- Title: Quantum Network Tomography
- Title(参考訳): 量子ネットワークトモグラフィ
- Authors: Matheus Guedes de Andrade, Jake Navas, Saikat Guha, Inès Montaño, Michael Raymer, Brian Smith, Don Towsley,
- Abstract要約: 本稿では、量子ネットワークトモグラフィー(QNT)の概要と、量子スターネットワークを特徴付ける最初の結果について述べる。
我々は、ビットフリップチャネルを推定するために予め定義されたQNTプロトコルを適用し、非分極チャネルを推定する。
有限標本状態における量子クレーマー・ラオバウンド(QCRB)と平均正方形誤差(MSE)を評価することにより,推定器の性能を数値的に解析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.788995634397122
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Errors are the fundamental barrier to the development of quantum systems. Quantum networks are complex systems formed by the interconnection of multiple components and suffer from error accumulation. Characterizing errors introduced by quantum network components becomes a fundamental task to overcome their depleting effects in quantum communication. Quantum Network Tomography (QNT) addresses end-to-end characterization of link errors in quantum networks. It is a tool for building error-aware applications, network management, and system validation. We provide an overview of QNT and its initial results for characterizing quantum star networks. We apply a previously defined QNT protocol for estimating bit-flip channels to estimate depolarizing channels. We analyze the performance of our estimators numerically by assessing the Quantum Cram\`er-Rao Bound (QCRB) and the Mean Square Error (MSE) in the finite sample regime. Finally, we provide a discussion on current challenges in the field of QNT and elicit exciting research directions for future investigation.
- Abstract(参考訳): エラーは量子系の発展の基本的な障壁である。
量子ネットワークは、複数のコンポーネントの相互接続によって形成される複雑なシステムであり、エラーの蓄積に悩まされている。
量子ネットワークコンポーネントによって導入されたエラーを特徴づけることは、量子通信におけるそれらの劣化効果を克服するための基本的なタスクとなる。
量子ネットワークトモグラフィ(Quantum Network Tomography, QNT)は、量子ネットワークにおけるリンクエラーのエンドツーエンド評価に対処する。
エラー対応アプリケーション、ネットワーク管理、システム検証を構築するためのツールである。
量子スターネットワークを特徴付けるためのQNTとその初期結果について概説する。
我々は、ビットフリップチャネルを推定するために予め定義されたQNTプロトコルを適用し、非分極チャネルを推定する。
有限標本状態におけるQuantum Cram\`er-Rao Bound (QCRB) とMean Square Error (MSE) の評価により, 推定器の性能を数値解析した。
最後に,QNT分野における現在の課題について考察し,今後の研究にエキサイティングな研究指針を提示する。
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