論文の概要: Error-mitigated inference of quantum network topology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09867v1
• Date: Mon, 14 Jul 2025 02:39:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:24.176097
• Title: Error-mitigated inference of quantum network topology
• Title（参考訳）: 量子ネットワークトポロジーの誤差緩和推論
• Authors: Jun-Hao Wei, Xin-Yu Xu, Shu-Ming Hu, Nuo-Ya Yang, Li Li, Nai-Le Liu, Kai Chen,
• Abstract要約: 本稿では,未知の量子ネットワークのトポロジ的情報を明らかにするために,スケーラブルで効率的なアプローチを提案する。 このスキームは、各キュービット上で2つの局所的な測定のみを実行することにより、エントロピー不確実性(エントロピー的不確実性)を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.448981350236968
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Paramount for performances of quantum network applications are the structure and quality of distributed entanglement. Here we propose a scalable and efficient approach to reveal the topological information of unknown quantum networks, and quantify entanglement simultaneously. The scheme exploits entropic uncertainty, an operationally meaningful measure of correlation, by performing only two local measurements on each qubit. Moreover, when measurement outcomes in each node are collectively evaluated, integrating uncertainty and mutual information enables a direct count of the number of bipartite sources between any two nodes. This surpasses what is possible via applying either approach solely. Moreover, quantum error mitigation techniques including probabilistic error cancellation (PEC) and virtual distillation (VD), which have been widely applied to suppress biases in single expectation value, are further incorporated to mitigate errors in entropic quantities. We find that PEC successfully removes deviations in correlation estimations. Meanwhile, VD extends the depolarizing noise strength that allows for valid bipartite entanglement certification from 8.8% to 26.4%, thus substantially enhancing robustness against bias-inducing noise in practical situations. The proposal is applicable to a broad variety of platforms and helps to spur future studies toward harnessing the advantages of quantum networks.
• Abstract（参考訳）: 量子ネットワークアプリケーションの性能のパラマウントは、分散絡みの構造と品質である。 本稿では、未知の量子ネットワークのトポロジ的情報を明らかにするためのスケーラブルで効率的なアプローチを提案し、同時に絡み合いを定量化する。 このスキームは、各キュービット上で2つの局所的な測定のみを実行することにより、エントロピー不確実性(エントロピー的不確実性)を利用する。 さらに、各ノードにおける測定結果が総合的に評価されると、不確実性と相互情報の統合により、任意の2つのノード間での分岐源数の直接カウントが可能となる。 これは、どちらのアプローチのみを適用することで可能なことを超越します。 さらに、単一期待値のバイアスを抑制するために広く応用されている確率誤差キャンセル(PEC)や仮想蒸留(VD)などの量子誤差軽減技術が、エントロピー量の誤差を軽減するためにさらに組み込まれている。 PECは相関推定における偏差の除去に成功している。 一方、VDは偏極性ノイズ強度を拡張し、有効な両部交絡認証を8.8%から26.4%に拡張し、現実的な状況においてバイアス誘発ノイズに対する堅牢性を大幅に強化する。 この提案は様々なプラットフォームに適用でき、量子ネットワークの利点を活用するための今後の研究を促進するのに役立つ。

関連論文リスト

• Noise-Robust Estimation of Quantum Observables in Noisy Hardware [0.0]
  ノイズ・ロバスト推定(Noss-Robust Estimation)は、推定バイアスを体系的に低減するノイズ非依存のフレームワークである。 NREは、この研究で発見されたバイアス分散相関を利用する。 IQM超伝導量子プロセッサ上でNREを実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-09T17:18:16Z)
• Scalability of quantum error mitigation techniques: from utility to advantage [0.0]
  エラー軽減は量子コンピューティングを数百の量子ビットと数十のレイヤーのスケールに高めた。 しかし、量子コンピューティングの可能性を完全に活用するためには、より大きなスケール(ディーパー回路)が必要である。 ここでは、量子ユーティリティから量子優位への飛躍の道を開く3つの重要な結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T12:26:51Z)
• Multimodal deep representation learning for quantum cross-platform verification [60.01590250213637]
  初期の量子コンピューティングの領域において重要な取り組みであるクロスプラットフォーム検証は、同一のアルゴリズムを実行する2つの不完全な量子デバイスとの類似性を特徴づけようと試みている。 本稿では,この課題におけるデータの形式化が2つの異なるモダリティを具現化する,革新的なマルチモーダル学習手法を提案する。 我々はこれらのモダリティから知識を独立して抽出するマルチモーダルニューラルネットワークを考案し、続いて融合操作により包括的データ表現を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T04:35:03Z)
• Resource-efficient Generalized Quantum Subspace Expansion [2.2862734221086987]
  我々は、絡み合った測定のオーバーヘッドを回避するために、一般化量子部分空間(GSE)の資源効率の高い実装であるDual-GSE'を提案する。 注目すべきことに、提案手法は、利用可能な量子ハードウェアのサイズを超えて、より大きな量子システムをシミュレートすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T14:28:40Z)
• Entangled Pair Resource Allocation under Uncertain Fidelity Requirements [59.83361663430336]
  量子ネットワークにおいて、効果的な絡み合いルーティングは、量子ソースと量子宛先ノード間の通信を容易にする。 本稿では,絡み合ったペアに対する資源配分モデルと,整合性保証を伴う絡み合ったルーティングモデルを提案する。 提案モデルでは, ベースラインモデルと比較して, 総コストを少なくとも20%削減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T07:16:51Z)
• Inferring Quantum Network Topology using Local Measurements [3.549868541921029]
  本稿では,量子ネットワークのトポロジを識別し,推論するための効率的なプロトコルを提案する。 このプロトコルはノイズに対して完全に堅牢であり、量子変分最適化によって実装可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T17:36:12Z)
• Suppressing Amplitude Damping in Trapped Ions: Discrete Weak Measurements for a Non-unitary Probabilistic Noise Filter [62.997667081978825]
  この劣化を逆転させるために、低オーバーヘッドプロトコルを導入します。 振幅減衰雑音に対する非単位確率フィルタの実装のための2つのトラップイオンスキームを提案する。 このフィルタは、単一コピー準蒸留のためのプロトコルとして理解することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-06T18:18:41Z)
• Efficient Bipartite Entanglement Detection Scheme with a Quantum Adversarial Solver [89.80359585967642]
  パラメータ化量子回路で完了した2プレーヤゼロサムゲームとして,両部絡み検出を再構成する。 このプロトコルを線形光ネットワーク上で実験的に実装し、5量子量子純状態と2量子量子混合状態の両部絡み検出に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T09:46:45Z)
• Crosstalk Suppression for Fault-tolerant Quantum Error Correction with Trapped Ions [62.997667081978825]
  本稿では、電波トラップで閉じ込められた1本のイオン列をベースとした量子計算アーキテクチャにおけるクロストーク誤差の研究を行い、個別に調整されたレーザービームで操作する。 この種の誤差は、理想的には、異なるアクティブな量子ビットのセットで処理される単一量子ゲートと2量子ビットの量子ゲートが適用されている間は、未修正のままであるオブザーバー量子ビットに影響を及ぼす。 我々は,第1原理からクロストーク誤りを微視的にモデル化し,コヒーレント対非コヒーレントなエラーモデリングの重要性を示す詳細な研究を行い,ゲートレベルでクロストークを積極的に抑制するための戦略について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-21T14:20:40Z)
• Efficient and robust certification of genuine multipartite entanglement in noisy quantum error correction circuits [58.720142291102135]
  実効多部絡み(GME)認証のための条件付き目撃手法を導入する。 線形な二分割数における絡み合いの検出は, 多数の測定値によって線形にスケールし, GMEの認証に十分であることを示す。 本手法は, 距離3の位相的カラーコードとフラグベースの耐故障バージョンにおける安定化作用素の雑音可読化に適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T18:00:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。