論文の概要: Multiplexed multipartite quantum repeater rates in the stationary regime

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18031v1
• Date: Fri, 23 May 2025 15:36:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.198828
• Title: Multiplexed multipartite quantum repeater rates in the stationary regime
• Title（参考訳）: 定常状態における多重多重粒子量子リピータレート
• Authors: Julia A. Kunzelmann, Anton Trushechkin, Nikolai Wyderka, Hermann Kampermann, Dagmar Bruß,
• Abstract要約: マルチパート量子リピータは、量子通信ネットワークにおいて重要な役割を果たす。 我々は、その速度が大量の記憶のために飽和していることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multipartite quantum repeaters play an important role in quantum communication networks enabling the transmission of quantum information over larger distances. To increase the rates for multipartite entanglement distribution, multiplexing of quantum memories is included. Understanding the limitations of achievable rates in the stationary regime for different network sizes is a fundamental step to comprehend scalability of quantum networks. This work investigates the behavior of the multipartite quantum repeater rate (i.e., the number of GHZ states generated per round and per memory) in the stationary regime in multipartite star graphs with a single central multipartite quantum repeater including multiplexing using Markov chains. We derive a closed-form expression for the stationary rate depending on the network size. We support our results with numerical simulations. Further, we show that the rate saturates for large number of memories. On an abstract level, the mathematical description is equivalent to quantum repeater chains between two parties. Therefore, our results also apply to those setups.
• Abstract（参考訳）: マルチパーティ量子リピータは、より広い距離で量子情報の伝送を可能にする量子通信ネットワークにおいて重要な役割を果たす。 マルチパーティエンタングルメント分布の速度を上げるために、量子メモリの多重化を含む。 異なるネットワークサイズに対する定常状態における達成可能なレートの限界を理解することは、量子ネットワークのスケーラビリティを理解するための基本的なステップである。 本研究は、マルコフ連鎖を用いた多重化を含む単一の中心多部量子リピータを持つ多部星グラフにおいて、静止状態における多部量子リピータレート(すなわち、ラウンドおよびメモリ毎のGHZ状態の数)の挙動を研究する。 ネットワークサイズに応じて定常レートのクローズドフォーム式を導出する。 我々は数値シミュレーションで結果を支持する。 さらに,多数の記憶が飽和していることを示す。 抽象的なレベルでは、数学的記述は2つの当事者間の量子リピータ連鎖と等価である。 したがって、これらの設定にも結果が当てはまる。

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