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。

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