論文の概要: Optimising entanglement distribution policies under classical communication constraints assisted by reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06938v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 19:26:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:36:40.039757
• Title: Optimising entanglement distribution policies under classical communication constraints assisted by reinforcement learning
• Title（参考訳）: 強化学習の支援による古典的通信制約下における絡み合い分布の最適化
• Authors: Jan Li, Tim Coopmans, Patrick Emonts, Kenneth Goodenough, Jordi Tura, Evert van Nieuwenburg,
• Abstract要約: 量子リピータは遠距離における絡み合いの効果的な分布において重要な役割を果たす。 ノードが近隣のノードとのみ協調する,固定されたローカルポリシ,予測スワップ・アサップ(swap-asap)ポリシを導入し,評価する。 本研究は,古典的コミュニケーション効果が重要である現実的な場合において,不完全な情報を伴う政策を考えることのメリットを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Quantum repeaters play a crucial role in the effective distribution of entanglement over long distances. The nearest-future type of quantum repeater requires two operations: entanglement generation across neighbouring repeaters and entanglement swapping to promote short-range entanglement to long-range. For many hardware setups, these actions are probabilistic, leading to longer distribution times and incurred errors. Significant efforts have been vested in finding the optimal entanglement-distribution policy, i.e. the protocol specifying when a network node needs to generate or swap entanglement, such that the expected time to distribute long-distance entanglement is minimal. This problem is even more intricate in more realistic scenarios, especially when classical communication delays are taken into account. In this work, we formulate our problem as a Markov decision problem and use reinforcement learning (RL) to optimise over centralised strategies, where one designated node instructs other nodes which actions to perform. Contrary to most RL models, ours can be readily interpreted. Additionally, we introduce and evaluate a fixed local policy, the `predictive swap-asap' policy, where nodes only coordinate with nearest neighbours. Compared to the straightforward generalization of the common swap-asap policy to the scenario with classical communication effects, the `wait-for-broadcast swap-asap' policy, both of the aforementioned entanglement-delivery policies are faster at high success probabilities. Our work showcases the merit of considering policies acting with incomplete information in the realistic case when classical communication effects are significant.
• Abstract（参考訳）: 量子リピータは遠距離における絡み合いの効果的な分布において重要な役割を果たす。 近未来型量子リピータは、隣接するリピータ間の絡み合い生成と、短距離の絡み合いを長距離に促進するために絡み合い交換という2つの操作を必要とする。 多くのハードウェアセットアップでは、これらのアクションは確率的であり、分散時間が長くなりエラーが発生する。 ネットワークノードがエンタングルを生成またはスワップする必要があるかを指定するプロトコルである、長距離エンタングルを配布する期待時間を最小限に抑えるため、最適なエンタングルメント・ディストリビューションポリシーを見つけるための重要な努力がなされている。 この問題は、特に古典的な通信遅延を考慮すると、より現実的なシナリオにおいてさらに複雑になる。 本研究では、マルコフ決定問題として問題を定式化し、強化学習(RL)を用いて中央集権戦略を最適化する。 ほとんどのRLモデルとは対照的に、我々のモデルは容易に解釈できる。 さらに,ノードが近隣のノードとのみ協調する,固定されたローカルポリシーである「予測スワップ・アサップ」も導入し,評価する。 一般的なスワップ・アサップ・ポリシーを古典的なコミュニケーション効果のシナリオと直接的に一般化するのに対し、前述のアンタングル・アサップ・アサップ・ポリシーはどちらも高い成功確率で高速である。 本研究は,古典的コミュニケーション効果が重要である現実的な場合において,不完全な情報を伴う政策を考えることのメリットを示す。

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