論文の概要: Remote Entanglement in Lattice Surgery: To Distill, or Not to Distill
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06513v1
- Date: Fri, 06 Mar 2026 17:53:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-09 13:17:46.317709
- Title: Remote Entanglement in Lattice Surgery: To Distill, or Not to Distill
- Title(参考訳): 格子手術におけるリモートエンタングルメント : 蒸留するか, 蒸留しないか
- Authors: Sitong Liu, John Stack, Ke Sun, Roel Van Beeumen, Inder Monga, Katherine Klymko, Kenneth R. Brown, Erhan Saglamyurek,
- Abstract要約: 論理量子ビット境界における格子サージェリー演算は、以前想定されていたよりもはるかに高いエラー率を許容する。
2つの体制を分離した忠実度交叉点を同定し、適切な戦略を選択することで、最大2桁のリソースオーバーヘッドを削減できることを示す。
これらの結果は、分散量子コンピュータにおけるフォトニック相互接続とフォールトトレラントアーキテクチャを最適化するための共同設計の原則を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.0394759582275723
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Distributed quantum computing can potentially address the scalability challenge by networking processors through photon-mediated remote entanglement. Prior approaches assumed that remote Bell pairs require distillation, resulting in substantial overhead, to achieve sufficiently high fidelity before use. However, recent results show that lattice-surgery operations at logical qubit boundaries tolerate significantly higher error rates than previously assumed. We quantify the resource trade-offs between distillation overhead and surface-code distance requirements under realistic constraints including probabilistic entanglement generation and memory decoherence. We identify the fidelity crossover point separating the two regimes and show that choosing the right strategy can reduce resource overhead by up to two orders of magnitude at low fidelities and up to 68% at high fidelities. We briefly describe the application of these methods to ion-trap and neutral-atom platforms. These results provide co-design principles for optimizing photonic interconnects and fault-tolerant architectures in distributed quantum computers.
- Abstract(参考訳): 分散量子コンピューティングは、光子を介するリモートの絡み合いを通じて、ネットワークプロセッサによるスケーラビリティの問題に対処する可能性がある。
以前のアプローチでは、遠隔のベル対は蒸留を必要とし、使用前に十分に高い忠実性を達成するためにかなりのオーバーヘッドをもたらすと仮定していた。
しかし、近年の研究では、論理量子ビット境界における格子サージェリー演算が、以前想定されていたよりもはるかに高い誤差率を許容していることが示されている。
我々は,確率的絡み合い生成やメモリデコヒーレンスといった現実的な制約の下で,蒸留オーバーヘッドと表面コード距離要求との間の資源トレードオフを定量化する。
我々は,2つの体制を分離した忠実度交叉点を同定し,適切な戦略を選択することで,低忠実度で最大2桁,高忠実度で最大68%のリソースオーバーヘッドを低減できることを示す。
イオントラップおよび中性原子プラットフォームへのこれらの手法の適用について簡潔に述べる。
これらの結果は、分散量子コンピュータにおけるフォトニック相互接続とフォールトトレラントアーキテクチャを最適化するための共同設計の原則を提供する。
関連論文リスト
- Fault-tolerant modular quantum computing with surface codes using single-shot emission-based hardware [1.0138727338368827]
絡み合い分布プロトコルの2つの主な種類は、放出ベースと散乱ベースである。
メモリベースの2ビットゲートの必要性を完全に排除するプロトコルを導入する。
以上の結果から, スケーラブルな耐故障運転のためのエミッションベースアーキテクチャの実現可能性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-12T06:23:13Z) - Taming Recoil Effect in Cavity-Assisted Quantum Interconnects [1.2233362977312945]
リモート・エンタングルメント・ジェネレーション・プロトコルにおける動作誘起不忠実性を評価するための解析モデルを構築した。
この結果は,スケーラブルなトラップ原子量子ビットシステムによるフォールトトレラント量子ネットワークへの具体的な経路を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-20T18:59:11Z) - Fast quantum interconnects via constant-rate entanglement distillation [0.0]
量子配線のための定レートエンタングルメント蒸留法を開発した。
提案手法は期待値が一定であり, 数値的に最適化することで, 実用化上のオーバーヘッドの低減を図っている。
最適化されたスキームは、既存の計算効率のよい量子相互接続スキームよりも、関連するレシエーションにおいて桁違いに優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-28T16:54:54Z) - LaCoOT: Layer Collapse through Optimal Transport [9.715121047425262]
本稿では,過度にパラメータ化された深層ニューラルネットワークの深さを削減するための最適輸送方式を提案する。
提案手法は,既存の手法に比べて高い性能/深度トレードオフを実現することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-13T09:03:53Z) - Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections
and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。
我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-11T18:00:00Z) - 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) - Iterative Soft Shrinkage Learning for Efficient Image Super-Resolution [91.3781512926942]
画像超解像(SR)は、CNNからトランスフォーマーアーキテクチャへの広範なニューラルネットワーク設計を目撃している。
本研究は,市販のネットワーク設計を生かし,基礎となる計算オーバーヘッドを低減するため,超高解像度イテレーションにおけるネットワークプルーニングの可能性について検討する。
本研究では, ランダムネットワークのスパース構造を最適化し, 重要でない重みを小さめに微調整することにより, 反復型軟収縮率(ISS-P)法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-16T21:06:13Z) - Semantic Strengthening of Neuro-Symbolic Learning [85.6195120593625]
ニューロシンボリックアプローチは一般に確率論的目的のファジィ近似を利用する。
トラクタブル回路において,これを効率的に計算する方法を示す。
我々は,Warcraftにおける最小コストパスの予測,最小コスト完全マッチングの予測,スドクパズルの解法という3つの課題に対して,アプローチを検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-28T00:04:22Z) - Hardware-Efficient, Fault-Tolerant Quantum Computation with Rydberg
Atoms [55.41644538483948]
我々は中性原子量子コンピュータにおいてエラー源の完全な特徴付けを行う。
計算部分空間外の状態への原子量子ビットの崩壊に伴う最も重要なエラーに対処する,新しい,明らかに効率的な手法を開発した。
我々のプロトコルは、アルカリ原子とアルカリ原子の両方にエンコードされた量子ビットを持つ最先端の中性原子プラットフォームを用いて、近い将来に実装できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-27T23:29:53Z) - Fully Quantized Image Super-Resolution Networks [81.75002888152159]
効率と精度を両立させるためのフル量子化画像超解像フレームワーク(FQSR)を提案する。
我々は、SRResNet、SRGAN、EDSRを含む複数の主流超解像アーキテクチャに量子化スキームを適用した。
低ビット量子化を用いたFQSRは、5つのベンチマークデータセットの完全精度と比較すると、パー性能で実現できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-29T03:53:49Z)
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。