The reliable provision of entangled qubits is an essential precondition in a variety of schemes for distributed quantum computing. This is challenged by multiple nuisances, such as errors during the transmission over quantum links, but also due to degradation of the entanglement over time due to decoherence. The latter can be seen as a constraint on the latency of the quantum protocol, which brings the problem of quantum protocol design into the context of latency-reliability constraints. We address the problem through hybrid schemes that combine: (1) indirect transmission based on teleportation and purification; (2) direct transmission, based on quantum error correction (QEC). The intuition is that, at present, the quantum hardware offers low fidelity, which demands purification; on the other hand, low latency can be obtained by QEC techniques. It is shown that, in the proposed framework, the purification protocol gives rise to asymmetries that can be exploited by asymmetric quantum error correcting code (QECC), which sets the basis for unique hybrid purification and coding design. Our results show that ad-hoc asymmetric codes give, compared to conventional QEC, a performance boost and codeword size reduction both in a single link and in a quantum network scenario.


翻译:可靠提供纠缠量子位是分布式量子计算的关键前提之一。在量子通信时,这面临着多个干扰因素,例如在量子链接传输过程中的错误以及由于退相干引起的纠缠退化。这被视为量子协议延迟的约束条件,这将量子协议设计问题置于延迟可靠性约束的背景下。我们通过结合以下两种方法来解决这个问题:(1)基于纠缠净化和传送的间接传输方法;(2)基于量子纠错(QEC)的直接传输方法。我们的动机是量子硬件目前的低保真度,需要纠正净化,但低延迟可以通过QEC技术获得。研究发现,在此框架下,净化协议产生了不对称性,这可以被用于不对称量子纠错码(QECC),为独特的混合净化和编码设计奠定基础。我们的结果表明,与传统的QEC相比,特制的不对称码在单个链接和量子网络场景中都提供了性能提升和码字大小减小。

0
下载
关闭预览

相关内容

NISQ量子计算机上蛋白质-配体相互作用的大尺度模拟
专知会员服务
4+阅读 · 2022年8月3日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
115+阅读 · 2022年4月21日
[NeurIPS 2020] 球形嵌入的深度度量学习
专知会员服务
16+阅读 · 2020年11月8日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
38+阅读 · 2020年7月27日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
【泡泡一分钟】RoomNet:端到端房屋布局估计
泡泡机器人SLAM
18+阅读 · 2018年12月4日
美国化学会 (ACS) 北京代表处招聘
知社学术圈
11+阅读 · 2018年9月4日
【泡泡一分钟】学习紧密的几何特征(ICCV2017-17)
泡泡机器人SLAM
20+阅读 · 2018年5月8日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月15日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
【泡泡一分钟】RoomNet:端到端房屋布局估计
泡泡机器人SLAM
18+阅读 · 2018年12月4日
美国化学会 (ACS) 北京代表处招聘
知社学术圈
11+阅读 · 2018年9月4日
【泡泡一分钟】学习紧密的几何特征(ICCV2017-17)
泡泡机器人SLAM
20+阅读 · 2018年5月8日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员