論文の概要: Beyond Bell Teleportation: Machine-Learned Adaptive Protocols

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16467v1
• Date: Fri, 15 May 2026 11:02:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:46.49738
• Title: Beyond Bell Teleportation: Machine-Learned Adaptive Protocols
• Title（参考訳）: ベルテレポーテーションを超えて: 機械学習型適応プロトコル
• Authors: Krishnajith C Vinod, N C Randeep,
• Abstract要約: 本稿では,様々な雑音環境における高忠実度を実現するために,量子テレポーテーションの複数のコンポーネントを最適化するための機械学習適応プロトコルを提案する。 我々は,特定の雑音条件下でのベル状態伝送プロトコルと比較して,テレポーテーションの忠実度が大幅に向上したことを観察した。
• 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: Quantum teleportation have a central role in quantum information science and allows transferring of an unknown quantum state through entanglement and classical communication. Unfortunately, the interaction with external and internal noise severely affects the quality of teleportation and poses limitations on practical applications of quantum communication networks. In this work, instead of conventional Bell teleportation, we introduce a Machine Learned adaptive protocol for optimizing multiple components of Quantum Teleportation in order to achieve higher fidelity in various noise environments. In order to demonstrate the performance of the proposed scheme, we study three different noise models, including bit-flip, amplitude damping, and depolarizing noise, both in case of single-qubit and two-qubit channels. As a result, we observe substantial improvement in the teleportation fidelity in comparison to the classical Bell-state teleportation protocol in certain noise conditions. Furthermore, the machine-learned protocol reveals a nontrivial strategy for compensation of decoherence and information losses. In addition, obtained results indicate the flexibility and reliability of the proposed framework for implementing various adaptive quantum communications while shedding light on possibilities of discovery of optimal quantum algorithms by means of automated approache
• Abstract（参考訳）: 量子テレポーテーションは量子情報科学において中心的な役割を持ち、絡み合いや古典的な通信を通じて未知の量子状態の転送を可能にする。 残念なことに、外部ノイズと内部ノイズとの相互作用はテレポーテーションの品質に大きく影響を与え、量子通信ネットワークの実用化に限界をもたらす。 本研究では,従来のベルテレポーテーションの代わりに,様々なノイズ環境において高い忠実性を実現するために,量子テレポーテーションの複数のコンポーネントを最適化するための機械学習適応プロトコルを提案する。 提案手法の性能を示すために, ビットフリップ, 振幅減衰, 偏極雑音を含む3種類のノイズモデルについて検討した。 その結果,特定の雑音条件下でのベル状態の伝送プロトコルと比較して,テレポーテーションの忠実度が大幅に向上することがわかった。 さらに、機械学習プロトコルは、デコヒーレンスと情報損失の補償のための非自明な戦略を明らかにする。 さらに, 自動アプローチによる最適量子アルゴリズムの発見の可能性に光を当てつつ, 様々な適応量子通信を実現するためのフレームワークの柔軟性と信頼性が示唆された。

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