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Enregistrement W4388052640 · doi:10.1109/jstqe.2023.3328874

Entanglement Distillation Based on Polarization and Frequency Hyperentanglement

2023· article· en· W4388052640 sur OpenAlexafffund
Dan Xu, Changjia Chen, Brian T. Kirby, Li Qian

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDEVCOM Army Research LaboratoryArmy Research LaboratoryU.S. Army Combat Capabilities Development CommandNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEntanglement distillationQuantum entanglementQubitPhysicsQuantum channelQuantum teleportationQuantum cryptographyQuantum information scienceComputer scienceTopology (electrical circuits)Polarization (electrochemistry)DistillationPhoton entanglementElectronic engineeringQuantum mechanicsBell stateQuantumQuantum informationElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entanglement distillation has many applications in quantum information processing and is an important tool for improving the quality and efficiency of quantum communication, cryptography, computing, and simulation. We propose an entanglement distillation scheme using only one pair of polarization-frequency hyperentangled photons, which can be equivalently viewed as containing two pairs of entangled logical qubits: a pair of polarization-entangled qubits and a pair of frequency-entangled qubits. To perform the required CNOT operation between the two qubits we consider the use of a polarization-dependent frequency converter. Compared to past methods of entanglement distillation that relied on polarization and spatial-mode/energy-time degree of freedom, the utilization of frequency-encoded qubits offers an advantage in that it is immune to bit-flip errors when the channel is linear. After distillation, the fidelity of polarization entanglement can be significantly improved by sacrificing the frequency degree of freedom. Through simulation, we show that high fidelity gains, large yield, and high distillation rate can be achieved. Our distillation scheme is simple to implement with current technologies, compatible with existing telecommunication fiber networks, and is a promising approach for achieving efficient quantum communication.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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