Entanglement distillation from Gaussian input states

纠缠蒸馏 量子纠缠 量子密钥分配 量子隐形传态 高斯分布 物理 量子信道 量子信息科学 量子力学 量子网络 高斯随机场 蒸馏 压扁的纠缠 量子计量学 统计物理学 量子传感器 量子信息 光子 量子 高斯函数 化学 有机化学
作者
Hiroki Takahashi,Jonas S. Neergaard-Nielsen,Makoto Takeuchi,Masahiro Takeoka,Kazuhiro Hayasaka,Akira Furusawa,Masahide Sasaki
出处
期刊:Nature Photonics [Springer Nature]
卷期号:4 (3): 178-181 被引量:285
标识
DOI:10.1038/nphoton.2010.1
摘要

Entanglement distillation is an essential protocol for long-distance quantum communications1, typically for extending the range of quantum key distribution. In the field of continuous variable quantum information processing, quantum as well as classical information is encoded in the light field quadratures, often in the form of Gaussian states. However, distillation from Gaussian input states has not yet been accomplished. It is made difficult by a prominent no-go theorem stating that no Gaussian operation can distill Gaussian states2,3,4. Here we demonstrate, for the first time, such distillation from Gaussian input states, realized by the implementation of non-Gaussian operations. By subtracting one or two photons, a large gain of entanglement was observed. For two photons, Gaussian-like entanglement was also improved. Other than quantum key distribution, this distilled entanglement can also be used for downstream applications such as high-fidelity quantum teleportation5 and a loophole-free Bell test6,7. Distillation of entangled photons is essential for applications such as long-distance quantum communication and high-fidelity quantum teleportation. Distillation from Gaussian input states is experimentally realized, resulting in a large gain in entanglement.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
欢喜素阴完成签到 ,获得积分10
2秒前
yirenli完成签到,获得积分10
2秒前
希望天下0贩的0应助DAYTOY采纳,获得10
2秒前
狮子座完成签到,获得积分10
2秒前
爆米花应助润润轩轩采纳,获得10
2秒前
4秒前
熊boy完成签到,获得积分10
4秒前
1233完成签到,获得积分10
4秒前
Chang发布了新的文献求助10
4秒前
111222发布了新的文献求助50
4秒前
wxd发布了新的文献求助10
5秒前
上官若男应助浅笑采纳,获得10
6秒前
英姑应助Lxxixixi采纳,获得10
6秒前
斯文败类应助lichaoyes采纳,获得10
6秒前
aaaaa完成签到,获得积分10
6秒前
唉呦嘿发布了新的文献求助10
7秒前
共享精神应助迅速宛筠采纳,获得10
7秒前
上上谦应助酷炫过客采纳,获得10
7秒前
脑洞疼应助酷炫过客采纳,获得10
8秒前
千幻发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
9秒前
英俊的铭应助俎树同采纳,获得10
10秒前
10秒前
liyiren完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
k7完成签到,获得积分10
11秒前
bc发布了新的文献求助10
11秒前
cui123完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
13秒前
乐乐应助学海无涯采纳,获得10
13秒前
wxd完成签到,获得积分10
13秒前
嗯嗯嗯完成签到,获得积分10
14秒前
yf_zhu关注了科研通微信公众号
14秒前
mtfx完成签到 ,获得积分10
14秒前
14秒前
帅气惜霜给帅气惜霜的求助进行了留言
14秒前
14秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527742
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107867
关于积分的说明 9286956
捐赠科研通 2805612
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540026
邀请新用户注册赠送积分活动 716884
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709762