論文の概要: Adaptive Policies for Resource Generation in a Quantum Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17576v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 11:04:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.326278
• Title: Adaptive Policies for Resource Generation in a Quantum Network
• Title（参考訳）: 量子ネットワークにおける資源生成のための適応的政策
• Abstract要約: 分散量子システムのためのプロトコルは、通常、$n$の絡み合った状態の同時可用性を必要とする。 我々は、$n$の絡み合った状態が$F_mathrmapp$以上の忠実さで利用可能になるまでの期待時間を最小化する最適なポリシーを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5332865877117923
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Protocols for distributed quantum systems commonly require the simultaneous availability of $n$ entangled states, each with a fidelity above some fixed minimum $F_{\mathrm{app}}$ relative to the target maximally-entangled state. However, the fidelity of entangled states degrades over time while in memory. Entangled states are therefore rendered useless when their fidelity falls below $F_{\mathrm{app}}$. This is problematic when entanglement generation is probabilistic and attempted in a sequential manner, because the expected completion time until $n$ entangled states are available can be large. Motivated by existing entanglement generation schemes, we consider a system where the entanglement generation parameters (the success probability $p$ and fidelity $F$ of the generated entangled state) may be adjusted at each time step. We model the system as a Markov decision process, where the policy dictates which generation parameters $(p,F)$ to use for each attempt. We use dynamic programming to derive optimal policies that minimise the expected time until $n$ entangled states are available with fidelity greater than $F_{\mathrm{app}}$. We observe that the advantage of our optimal policies over the selected baselines increases significantly with $n$. In the parameter regimes explored, which are based closely on current experiments, we find that the optimal policy can provide a speed-up of as much as a factor of twenty over a constant-action policy. In addition, we propose a computationally inexpensive heuristic method to compute policies that perform either optimally or near-optimally in the parameter regimes explored. Our heuristic method can be used to find high-performing policies in parameter regimes where finding an optimal policy is intractable.
• Abstract（参考訳）: 分散量子系のためのプロトコルは一般に$n$の絡み合った状態の同時可用性を必要とし、それぞれがターゲットの最大絡み合った状態に対して、一定の最小の$F_{\mathrm{app}}$以上の忠実度を持つ。 しかし、絡み合った状態の忠実度は記憶中の時間とともに低下する。 したがって、絡み合った状態は、その忠実度が$F_{\mathrm{app}}$以下になると役に立たない。 これは、絡み合い生成が確率的であり、連続的に試みられる場合に問題となる。 既存の絡み付き生成方式により、各時間ステップで絡み付き生成パラメータ(成功確率$p$とフィデリティ$F$)を調整できるシステムを考える。 我々は,このシステムをマルコフ決定プロセスとしてモデル化し,各試行に使用する生成パラメータを$(p,F)$に規定する。 動的プログラミングは、$n$の絡み合った状態が$F_{\mathrm{app}}$以上の忠実さで利用可能になるまで、期待される時間を最小化する最適なポリシーを導出する。 選択されたベースラインに対する最適ポリシーの利点は、$n$で著しく増加する。 現在の実験に密接に基づいたパラメータ規則では、最適ポリシは定数アクションポリシーよりも最大20倍のスピードアップを提供できることが判明した。 さらに,探索されたパラメータ規則において最適あるいはほぼ最適に実行されるポリシーを計算するための,計算コストの低いヒューリスティック手法を提案する。 我々のヒューリスティックな手法は、最適なポリシーを見つけるのが難しくなるパラメーターレシスタンスにおいて、高い性能のポリシーを見つけるのに利用できる。

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