論文の概要: Optimal Fidelity-Aware Entanglement Distribution in Linear Quantum Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09171v1
- Date: Fri, 12 Jul 2024 11:09:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-15 23:47:49.958330
- Title: Optimal Fidelity-Aware Entanglement Distribution in Linear Quantum Networks
- Title（参考訳）: 線形量子ネットワークにおける最適忠実度を考慮した絡み合い分布
- Authors: Iordanis Koutsopoulos,
- Abstract要約: 本稿では,2リンク線形量子ネットワークにおける終端エンタングルメントの完全忠実度を最大化するユーティリティ関数の最大化問題について検討する。
本稿では,Purify-then-Swap (PtS) とSwap-then-Purify (StP) の2つのアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.136852624384612
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study the problem of entanglement distribution in terms of maximizing a utility function that captures the total fidelity of end-to-end entanglements in a two-link linear quantum network with a source, a repeater, and a destination. The nodes have several quantum memories, and the problem is how to coordinate entanglement purification in each of the links, and entanglement swapping across links, so as to achieve the goal above. We show that entanglement swapping (i.e, deciding on the pair of qubits from each link to perform swapping on) is equivalent to finding a max-weight matching on a bipartite graph. Further, entanglement purification (i.e, deciding which pairs of qubits in a link will undergo purification) is equivalent to finding a max-weight matching on a non-bipartite graph. We propose two polynomial algorithms, the Purify-then-Swap (PtS) and the Swap-then-Purify (StP) ones, where the decisions about purification and swapping are taken with different order. Numerical results show that PtS performs better than StP, and also that the omission of purification in StP gives substantial benefits.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,2リンク線形量子ネットワークにおけるエンタングルメントの完全忠実度を最大化するユーティリティ関数の最大化の観点から,エンタングルメント分布の問題について検討する。
ノードにはいくつかの量子記憶があり、問題は各リンクの絡み合いの浄化をどのように調整するか、そして上記の目標を達成するためにリンク間の絡み合いを交換するかである。
エンタングルメント・スワッピング(すなわち、各リンクから1組のキュービットを決定してスワップを行う)は、二部グラフ上の最大重み付きマッチングを見つけるのに等価であることを示す。
さらに、絡み合いの浄化(すなわち、リンク内のどのクビットが精製されるかを決定する)は、非二部グラフ上の最大重みマッチングを見つけることと等価である。
本稿では,Purify-then-Swap (PtS) とSwap-then-Purify (StP) の2つの多項式アルゴリズムを提案する。
数値計算の結果,PtSはStPよりも優れており,StPの浄化の省略は大きな利益をもたらすことがわかった。
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