論文の概要: Sequential transmission at short times

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10285v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 01:48:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.524442
• Title: Sequential transmission at short times
• Title（参考訳）: 短時間の逐次伝送
• Authors: Archishna Bhattacharyya,
• Abstract要約: 量子チャネルのn倍の合成により,情報を短時間で送信・保存することが可能であることを示す。 ネットワークにおけるノイズの主源であると考えられる無限次元純粋損失チャネルに対して、正確な誤差を導出する。
• 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: We show that it is possible to transmit and preserve information at short time scales over an n-fold composition of quantum channels $(\Xi^n)_{n \in \mathbb{N}}$ modelled as a discrete quantum Markov semigroup, long enough to generate entanglement at some finite $n$. This is achieved by interspersing the action of noise with quantum error correction in succession. We show this by means of a non-trivial lower bound on the one-shot quantum capacity in the sequential setting as a function of $n$, in an attempt to model a linear quantum network and assess its capabilities to distribute entanglement. Intriguingly, the rate of transmission of such a network turns out to be a property of the spectrum of the channels composed in sequence, and the maximum possible error in transmission can be bounded as a function of the noise model only. As an application, we derive an exact error bound for the infinite dimensional pure-loss channel believed to be the dominant source of noise in networks precluding the distribution of entanglement. We exemplify our results by analysing the amplitude damping channel and its bosonic counterpart.
• Abstract（参考訳）: 離散量子マルコフ半群としてモデル化された量子チャネル $(\Xi^n)_{n \in \mathbb{N}}$ の n 倍の合成に対して、短時間で情報を伝達し保存できることが示される。 これは、ノイズの作用を連続して量子エラー補正することで達成される。 線形量子ネットワークをモデル化し,そのエンタングルメントを分散する能力を評価するために, 逐次設定におけるワンショット量子容量の非自明な下界を$n$関数として示す。 興味深いことに、そのようなネットワークの伝送速度は、シーケンスで構成されたチャネルのスペクトルの特性であることが判明し、送信時の最大エラーはノイズモデルの関数としてのみ境界づけられる。 応用として、エンタングルメントの分布を前提としたネットワークにおけるノイズの主源と考えられる無限次元純粋損失チャネルに対して、正確な誤差を導出する。 振幅減衰チャネルとそのボソニックチャネルの解析により,実験結果を実証する。

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