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机构名称：
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分布式量子信息处理对于构建量子网络和实现更广泛的量子计算至关重要。在此制度中，几个空间分开的各方共享一个多部分量子系统，最自然的操作是本地操作和经典通信（LOCC）。作为量子信息理论和实践的关键部分，LOCC导致了许多重要方案，例如量子传送。但是，由于LOCC的棘手的结构和近期量子设备设定的限制，设计实用的LOCC协议是具有挑战性的。在这里，我们介绍了LOCCNET，这是一个机器学习框架，促进协议设计和优化，用于分布式量子信息处理任务。作为应用程序，我们探讨了各种量子信息任务，例如纠缠蒸馏，量子状态歧视和量子通道模拟。我们发现具有明显改进的协议，特别是与量子信息感兴趣的量子状态有关的纠缠蒸馏。我们的方法为探索纠缠及其在机器学习中的应用开辟了新的机会，这将使我们对LOCC的力量和局限性有可能增强我们的理解。LOCCNET的实现可在Paddle Quantum中获得，这是一种基于PaddlePaddle Deep Learning Platform的量子机学习Python软件包。
arxiv：2101.12190v2 [Quant-ph] 22 Sep 2021
主要关键词
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