論文の概要: Bayesian Optimization for Repeater Protocols

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02208v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 10:46:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:56:19.888666
• Title: Bayesian Optimization for Repeater Protocols
• Title（参考訳）: リピータプロトコルに対するベイズ最適化
• Authors: Lorenzo La Corte, Kenneth Goodenough, Ananda G. Maity, Siddhartha Santra, David Elkouss,
• Abstract要約: 第一世代の量子リピータチェーンは、確率的絡み合い発生、交換、蒸留操作からなるプロトコルを実行することで絡み合いを分散する。 実験的な不完全性や操作の確率的性質から,与えられたプロトコルのシークレットキーレートを計算することは自明であることを示す。 我々は,異なるノード構成とハードウェア条件をまたいだリピータプロトコルの効率を最大化する方法についての知見を抽出するために,我々のフレームワークを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Efficiently distributing secret keys over long distances remains a critical challenge in the development of quantum networks. "First-generation" quantum repeater chains distribute entanglement by executing protocols composed of probabilistic entanglement generation, swapping and distillation operations. However, finding the protocol that maximizes the secret-key rate is difficult for two reasons. First, calculating the secretkey rate for a given protocol is non-trivial due to experimental imperfections and the probabilistic nature of the operations. Second, the protocol space rapidly grows with the number of nodes, and lacks any clear structure for efficient exploration. To address the first challenge, we build upon the efficient machinery developed by Li et al. [1] and we extend it, enabling numerical calculation of the secret-key rate for heterogeneous repeater chains with an arbitrary number of nodes. For navigating the large, unstructured space of repeater protocols, we implement a Bayesian optimization algorithm, which we find consistently returns the optimal result. Whenever comparisons are feasible, we validate its accuracy against results obtained through brute-force methods. Further, we use our framework to extract insight on how to maximize the efficiency of repeater protocols across varying node configurations and hardware conditions. Our results highlight the effectiveness of Bayesian optimization in exploring the potential of near-term quantum repeater chains.
• Abstract（参考訳）: 長距離で秘密鍵を効果的に配布することは、量子ネットワークの開発において重要な課題である。 第一世代の量子リピータチェーンは、確率的絡み合い発生、交換、蒸留操作からなるプロトコルを実行することで絡み合いを分散する。 しかし、2つの理由から秘密鍵レートを最大化するプロトコルを見つけることは困難である。 まず、与えられたプロトコルのシークレットキーレートを計算することは、実験的な不完全性や操作の確率的性質のため、非自明である。 第二に、プロトコル空間はノード数とともに急速に成長し、効率的な探索のための明確な構造が欠如している。 最初の課題に対処するために、Li et al [1] によって開発された効率的な機械を構築し、それを拡張し、任意の数のノードを持つ異種リピータチェーンの秘密鍵レートの数値計算を可能にした。 リピータプロトコルの大規模かつ非構造的な空間をナビゲートするために,ベイズ最適化アルゴリズムを実装した。 比較が可能である場合、ブルートフォース法により得られた結果に対して、その精度を検証する。 さらに,本フレームワークを用いて,ノード構成やハードウェア条件の異なるリピータプロトコルの効率を最大化する方法についての知見を抽出する。 本研究は, ベイズ最適化の有効性を, 短期量子リピータチェーンの可能性を探究するものである。

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