Quantum trassling är en byggsten i kvant Internets insnärjda kvantnät. Ett grundläggande problem med kvant Internet är snärjning distribution. Eftersom kvantinsnärjning kommer att vara grundläggande för alla framtida scenarier för kvantnät, är fördelningsmekanismen för kvantinsnärjning en kritisk och framväxande fråga i kvantnät. Här definierar vi metoden för opportunistisk insnärjning distribution för kvant Internet. Den opportunistiska modellen definierar distributionsset som syftar till att välja de kvantnoder för vilka kostnadsfunktionen plockar upp ett lokalt minimum. Kostnadsfunktionen använder de lokala kvantminnenas felmönster och förutsägbarheten i utvecklingen av insnärjningsfideliteter. Vår metod ger effektiv insnärjning distribution med avseende på den faktiska statusen hos de lokala kvantminnen av nodparen. Modellen ger en lättanvänd lösning med måttlig komplexitet för distribution av högfidelitetsslingor i experimentella quantum Internet-scenarier. Quantum entangling har en central roll i kvant Internet 1-10, kvantnätverk 11-26, och långdistans kvantnyckel fördelning 1, 19, 27, 28. Intrång distribution är en avgörande fas för byggandet av den insnärjda stomnät struktur av kvant Internet. I ett kvantinternt scenario är kvantinsnärjning ett preliminärt villkor för kvantnätsprotokoll 27, [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44]. Distanta kvantnoder som inte delar någon kvantsnärjning måste kommunicera med sina direkta grannar för att distribuera snärjning. Syftet med snärjningen är att skapa snärjning mellan en avlägsen källnod och en målnod genom en kedja av mellanliggande kvantrepeternoder [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57]. De mellanliggande quantum repeater noderna får insnärjda tillstånd, lagra dem i sina lokala kvantminnen 28, 58, 59, och tillämpa en enhetlig operation (kallas swaping insnärjning [1] [2] [3] 19 ) för att utöka intervallet av kvantsnärjning. Att lagra kvantintangling i kvantnoder lokala kvantminnen lägger buller till distributionsprocessen, eftersom kvantminnen är icke-perfekta enheter 34,60 och felsannolikheten utvecklas i tid 1,49-54. Eftersom felmönstret för evolutionen kvantminnen är förutsägbara, noderna kan karakteriseras av en given lagringsframgång sannolikhet efter en given tid från början av lagringen. Fideliteten hos snärjning 61-63 är en annan kritisk parameter för snärjningsfördelning. I ett kvantnätverk med en kedja av repeater noder mellan en källa och mål noder, för alla par av insnärjda noder (t.ex., för noder som delar en gemensam insnärjning) en given lägre gräns i troheten av insnärjning måste vara nöjd, annars snärjning distribution misslyckas 1,64. De lagrade insnärjda tillstånden har en given mängd trohet som bestäms av överföringsförfarandet, såsom bullret i kvantkanalen, etc. Utvecklingen av ett givet invecklat systems trohetsparameter är tidsvarierande i kvantminnet, eftersom det utvecklas genom tiden, från början av lagringen till den faktiska nuvarande tiden. Därför är det nödvändigt att överväga förutsägbarheten i utvecklingen av både felmönstren i nodernas lokala kvantminnen, och utvecklingen av de lagrade kvanttillståndens trohet i snärjningen. I vår modell, med hjälp av dessa parametrar, definierar vi en lämplig kostnadsfunktion för förverkligandet av trassling distribution. Här definierar vi metoden för opportunistisk insnärjning distribution för kvant Internet. Det föreslagna systemet använder en kostnadsfunktion som står för de lokala kvantminnenas felmönster och även utvecklingen av insnärjningsfideliteter. Den opportunistiska modellen definierar distributionsset i kvant Internets insnärjda kvantnät. Ett distributionsset innehåller de kvantnoder för vilka vår kostnadsfunktion Publicerad: xx xx xxxx opeN www.nature.com/science reports/
Dessutom föreslog REF en modell som ger en tillämplig lösning med hjälp av snärjning distributionsmetod med hög trohet som ska användas i kvant Internet-nätverk.
Opportunistic Entanglement Distribution for the Quantum Internet
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics', 'Medicine']}