Loss-tolerant teleportation on large stabilizer states
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a general method for finding loss-tolerant teleportation on large, entangled stabilizer states using only single-qubit measurements, known as stabilizer pathfinding (SPF). For heralded loss, SPF is shown to generate optimally loss-tolerant measurement patterns on any given stabilizer state. Furthermore, SPF also provides highly loss-tolerant teleportation strategies when qubit loss is unheralded. We provide a fast algorithm for SPF that updates continuously as a state is generated and measured, which is therefore suitable for real-time implementation on a quantum-computing device. When compared to simulations of previous heuristics for loss-tolerant teleportation on graph states, SPF provides considerable gains in tolerance to both heralded and unheralded loss, achieving a near-perfect teleportation rate (>95%) in the regime of low qubit loss (<10%) on various graph state lattices. Using these results we also present evidence that points towards the existence of loss-tolerant thresholds on such states, which in turn indicates that the loss-tolerant behaviour we have found also applies as the number of qubits tends to infinity. Our results represent a significant advance towards the realistic implementation of teleportation in both large-scale and near-future quantum architectures that are susceptible to qubit loss, such as linear optical quantum computation and quantum communication networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».