Influence du bruit dans les réseaux quantiques basés sur l'intrication

Nous considérons les réseaux quantiques basés sur l'intrication, où des états de ressources intriqués multipartites sont distribués et stockés parmi les nœuds et manipulés localement sur demande pour établir la configuration cible souhaitée. Séparer le processus de génération des demandes permet une pré-préparation des ressources, d'où une latence réseau réduite. Cela permet également d'optimiser la topologie d'intrication, qui est indépendante de la géométrie du réseau sous-jacent. Nous nous concentrons sur l'établissement de paires de Bell ou d'états GHZ tripartites entre des parties arbitraires. Nous étudions l'influence du bruit dans ce processus, où nous prenons en compte les imperfections dans la préparation des états, les mémoires et les mesures - qui peuvent toutes être modélisées par un bruit dépolarisant local. Nous comparons différents états de ressources correspondant à des chaînes linéaires, des arbres ou des clusters rectangulaires multidimensionnels, ainsi que des topologies centralisées utilisant des états intriqués bipartites ou tripartites. Nous calculons la fidélité des états cibles en utilisant une méthode efficace récemment établie, le formalisme de stabilisateur bruyant, et identifions les meilleurs états de ressources au sein de ces classes. Cela nous permet de traiter des réseaux de grande taille contenant des millions de nœuds. Nous constatons que dans de grands réseaux, les états de cluster de haute dimension sont favorables et conduisent à une fidélité de l'état cible significativement plus élevée.