We consider the problem of multi-path entanglement distribution to a pair of nodes in a quantum network consisting of devices with non-deterministic entanglement swapping capabilities. Multi-path entanglement distribution enables a network to establish end-to-end entangled links across any number of available paths with pre-established link-level entanglement. Probabilistic entanglement swapping, on the other hand, limits the amount of entanglement that is shared between the nodes; this is especially the case when, due to architectural and other practical constraints, swaps must be performed in temporal proximity to each other. Limiting our focus to the case where only bipartite entangled states are generated across the network, we cast the problem as an instance of generalized flow maximization between two quantum end nodes wishing to communicate. We propose a mixed-integer quadratically constrained program (MIQCP) to solve this flow problem for networks with arbitrary topology. We then compute the overall network capacity, defined as the maximum number of EPR states distributed to users per time unit, by solving the flow problem for all possible network states generated by probabilistic entangled link presence and absence, and subsequently by averaging over all network state capacities. The MIQCP can also be applied to networks with multiplexed links. While our approach for computing the overall network capacity has the undesirable property that the total number of states grows exponentially with link multiplexing capability, it nevertheless yields an exact solution that serves as an upper bound comparison basis for the throughput performance of easily-implementable yet non-optimal entanglement routing algorithms. We apply our capacity computation method to several networks, including a topology based on SURFnet -- a backbone network used for research purposes in the Netherlands.


翻译:我们研究量子网络中一对节点间的多路径纠缠分发问题,该网络由具备非确定性纠缠交换能力的设备构成。多路径纠缠分发使网络能够利用预先建立的链路级纠缠,沿任意数量的可用路径建立端到端纠缠链路。然而,概率性纠缠交换限制了节点间共享的纠缠量——特别是当交换操作需在时间上邻近执行(受架构及其他实际约束)时更为显著。本文将研究范围限定在仅生成双粒子纠缠态的网络场景,将此问题转化为两个拟通信量子端节点间的广义流最大化实例。针对任意拓扑网络,我们提出混合整数二次约束规划(MIQCP)求解该流问题。通过遍历所有由概率性纠缠链路存在/缺失产生的网络状态,分别求解各状态的流问题,再对所有网络状态容量取平均,最终计算出整体网络容量——定义为每时间单位可向用户分发的EPR态最大数量。该MIQCP方法同样适用于复用链路网络。尽管整体网络容量计算存在状态总数随链路复用能力指数增长的不足,但这种方法能获得精确解,为易于实现但非最优的纠缠路由算法的吞吐量性能提供上界比较基准。我们将该容量计算方法应用于多个网络,包括基于SURFnet(荷兰用于研究目的的主干网络)的拓扑结构。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《人工智能在网络防御中的机遇》
专知会员服务
2+阅读 · 今天12:49
认知战:定义与能力发展
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:25
乌军利用美国“黄蜂”无人机摧毁俄军后勤
专知会员服务
7+阅读 · 6月7日
《支持作战级人机协同智能的交互式OODA流程》
专知会员服务
15+阅读 · 6月7日
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
8+阅读 · 6月6日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员