論文の概要: Analytical Performance Estimations for Quantum Repeater Network Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11376v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 04:41:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 18:32:32.322567
• Title: Analytical Performance Estimations for Quantum Repeater Network Scenarios
• Title（参考訳）: 量子リピータネットワークシナリオの解析的性能推定
• Authors: Allen Zang, Joaquin Chung, Rajkumar Kettimuthu, Martin Suchara, Tian Zhong,
• Abstract要約: 量子リピータチェーンは将来の量子ネットワークのバックボーンを形成し、ネットワークノード間の絡み合いを分散する。 量子リピータチェーンのダイナミクスをモデル化するためにマルコフ連鎖を用いることで、長期スループットとオンデマンドレイテンシの解析的推定を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9608333229350179
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum repeater chains will form the backbone of future quantum networks that distribute entanglement between network nodes. Therefore, it is important to understand the entanglement distribution performance of quantum repeater chains, especially their throughput and latency. By using Markov chains to model the stochastic dynamics in quantum repeater chains, we offer analytical estimations for long-run throughput and on-demand latency of continuous entanglement distribution. We first study single-link entanglement generation using general multiheralded protocols. We then model entanglement distribution with entanglement swapping over two links, using either a single- or a double-heralded entanglement generation protocol. We also demonstrate how the two-link results offer insights into the performance of general $2^k$-link nested repeater chains. Our results enrich the quantitative understanding of quantum repeater network performance, especially the dependence on system parameters. The analytical formulae themselves are valuable reference resources for the quantum networking community. They can serve as benchmarks for quantum network simulation validation or as examples of quantum network dynamics modeling using the Markov chain formalism.
• Abstract（参考訳）: 量子リピータチェーンは将来の量子ネットワークのバックボーンを形成し、ネットワークノード間の絡み合いを分散する。 したがって、量子リピータチェーンの絡み合い分布性能、特にスループットとレイテンシを理解することが重要である。 量子リピータ連鎖の確率力学をマルコフ連鎖を用いてモデル化することにより、長期スループットと連続エンタングルメント分布のオンデマンドレイテンシの解析的推定を行う。 まず、一般的な多元的プロトコルを用いたシングルリンク絡み合わせ生成について検討する。 次に,2つのリンクを交互に切り換えたエンタングルメント分布を,単一あるいは二重のエンタングルメント生成プロトコルを用いてモデル化する。 また、2つのリンクの結果が、一般的な2^k$-linkネストされたリピータチェーンの性能について、どのように洞察を与えるかを実証する。 その結果,量子リピータネットワークの性能,特にシステムパラメータ依存性の定量的理解が深まる。 解析公式自体は、量子ネットワークコミュニティにとって貴重な参照リソースである。 量子ネットワークシミュレーション検証のベンチマークや、マルコフ連鎖形式を用いた量子ネットワークダイナミクスモデリングの例として機能する。

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