This work explores entanglement-assisted communication, where quantum entanglement resources enable the transmission of classical information at an enhanced rate. We consider a scenario where entanglement is distributed ahead of time based on network traffic levels, and simulate a setting where idle nodes generate and store entanglement to later transmit messages at an accelerated rate. We analyze this communication model using noise models for quantum memory in various scenarios, and extend our investigation to a quantum-enhanced distributed computing environment, where entanglement storage enhances data transmission rates for cooperative data processing. We propose a protocol and demonstrate a distributed version of unsupervised clustering. Our results show that, for qubit channels, high rates of entanglement generation and modest storage requirements can surpass the classical limit with entanglement assistance.


翻译:本文探究了纠缠辅助通信机制,其中量子纠缠资源可使经典信息传输速率获得提升。我们考虑基于网络流量水平预先分布纠缠的场景,模拟了空闲节点生成并存储纠缠以加速后续信息传输的设定。通过引入不同场景下的量子记忆噪声模型分析该通信模型,并将研究拓展至量子增强分布式计算环境——在该环境中,纠缠存储技术可提升协同数据处理的数据传输速率。我们提出了一种协议,并实现了分布式无监督聚类算法验证。研究表明,对于量子比特信道,高纠缠生成速率与适度存储需求相结合,可使纠缠辅助通信突破经典极限。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
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
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
47+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
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
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月20日
VIP会员
最新内容
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
8+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
10+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
14+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
17+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
9+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
13+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
19+阅读 · 10月15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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
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
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
47+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
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