An all-photonic repeater scheme based on a type of graph state called a repeater graph state (RGS) promises tolerance to photon losses as well as operational errors, and offers a fast Bell pair generation rate, limited only by the RGS creation time (rather than enforced round-trip waits). Prior research on the topic has focused on the RGS generation and analyzing the secret key sharing rate, but there is a need to extend to use cases such as distributed computation or teleportation as will be used in a general-purpose Quantum Internet. Here, we propose a protocol and architecture that consider how end nodes participate in the connection; the capabilities and responsibilities of each node; the classical communications between nodes; and the Pauli frame correction information per end-to-end Bell pair. We give graphical reasoning on the correctness of the protocol via graph state manipulation rules. We then show that the RGS scheme is well suited to use in a link architecture connecting memory-based repeaters and end nodes for applications beyond secret sharing. Finally, we discuss the practicality of implementing our proposed protocol on quantum network simulators and how it can be integrated into an existing proposed quantum network architecture.


翻译:基于一种称为中继图态(RGS)的图态的全光子中继方案,能够容忍光子损失和操作错误,并提供快速的贝尔对生成速率,该速率仅受RGS创建时间(而非强制往返等待)的限制。此前相关研究侧重于RGS生成和密钥共享率的分析,但需要扩展至分布式计算或量子隐形传态等用例,这些将在通用量子互联网中使用。本文提出了一种协议和架构,探讨了端节点如何参与连接;每个节点的能力与职责;节点间的经典通信;以及每个端到端贝尔对的泡利框架修正信息。我们通过图态操作规则对协议的正确性进行了图形化推理。接着展示了RGS方案在连接基于存储器的中继器和端节点的链路架构中的良好适用性,用于超越密钥共享的应用。最后,讨论了在量子网络模拟器上实现所提协议的可行性,以及如何将其集成到现有量子网络架构中。

0
下载
关闭预览

相关内容

两人亲密社交应用,官网: trypair.com/
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
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10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
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4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
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8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
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 · 2012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
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月26日
VIP会员
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
1+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
3+阅读 · 6月22日
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21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
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4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
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
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
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 · 2012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
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员