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Enregistrement W2110607426 · doi:10.26421/qic11.5-6-10

Assisted entanglement distillation

2011· preprint· en· W2110607426 sur OpenAlexafffund
Nicolas Dutil, Patrick Hayden

Notice bibliographique

RevueQuantum Information and Computation · 2011
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensPerimeter InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Research ChairsCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésQuantum entanglementEntanglement distillationComputer scienceDistillationAlice and BobQuantumTheoretical computer scienceSquashed entanglementAlice (programming language)Quantum mechanicsPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivated by the problem of designing quantum repeaters, we study entanglement distillation between two parties, Alice and Bob, starting from a mixed state and with the help of ``repeater'' stations. To treat the case of a single repeater, we extend the notion of entanglement of assistance to arbitrary mixed tripartite states and exhibit a protocol, based on a random coding strategy, for extracting pure entanglement. The rates achievable by this protocol formally resemble those achievable if the repeater station could merge its state to one of Alice and Bob even when such merging is impossible. This rate is provably better than the hashing bound for sufficiently pure tripartite states. We also compare our assisted distillation protocol to a hierarchical strategy consisting of entanglement distillation followed by entanglement swapping. We demonstrate by the use of a simple example that our random measurement strategy outperforms hierarchical distillation strategies when the individual helper stations' states fail to individually factorize into portions associated specifically with Alice and Bob. Finally, we use these results to find achievable rates for the more general scenario, where many spatially separated repeaters help two recipients distill entanglement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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