Quantum relays are central to both quantum communication and distributed quantum computing, enabling long-distance transmission and modular architectures. Unlike classical repeaters, quantum repeaters preserve coherence without amplifying quantum information, relying on entanglement swapping and quantum error correction to overcome loss and decoherence. In this work, we investigate the transmission of quantum information via quantum relay channels. Our three-terminal relay model captures the trade-off between repeater-assisted and repeaterless communication strategies. Specifically, we propose a partial decode-forward strategy, in which quantum ``message system" consists of two components. The first component is decoded by the relay and then sent to the destination receiver, whereas the second component is decoded by the destination receiver without the relay's help. We analyze both entanglement-assisted and unassisted scenarios. As a special case, the full decode-forward strategy is recovered, with the relay decoding, re-encoding, and forwarding the entire message. Our framework allows for different entanglement topologies between the transmitter, the relay and the destination receiver, recovering known results on entanglement-assisted and unassisted communication. Furthermore, we discuss the interpretation of coding with quantum side information. These findings provide a foundation for designing secure, efficient, and reliable quantum networks and for realizing practical quantum repeaters and long-range quantum key distribution.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
Transformer替代CNN?8篇论文概述最新进展!
专知会员服务
77+阅读 · 2021年1月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
【GNN】MPNN:消息传递神经网络
深度学习自然语言处理
17+阅读 · 2020年4月11日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
【知识图谱】知识图谱+人工智能=新型网络信息体系
产业智能官
14+阅读 · 2018年11月18日
误差反向传播——CNN
统计学习与视觉计算组
31+阅读 · 2018年7月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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
0+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
0+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
Arxiv
0+阅读 · 11月3日
Arxiv
0+阅读 · 10月30日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
11+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
5+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
7+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
4+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
Transformer替代CNN?8篇论文概述最新进展!
专知会员服务
77+阅读 · 2021年1月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
【GNN】MPNN:消息传递神经网络
深度学习自然语言处理
17+阅读 · 2020年4月11日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
【知识图谱】知识图谱+人工智能=新型网络信息体系
产业智能官
14+阅读 · 2018年11月18日
误差反向传播——CNN
统计学习与视觉计算组
31+阅读 · 2018年7月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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
0+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
0+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员