平行片段纠缠交换

在噪声中间规模量子时代，科学家们正通过研究物理层面的反噪技术来提高纠缠交换成功率，从而获得更长距离纠缠的生成率。然而，我们可以从另一个角度来提高生成率，即研究一种高效的纠缠交换策略。本文分析了现有纠缠交换策略面临的挑战，包括节点分配原则、时间同步以及纠缠交换失败的处理。我们提出了平行片段纠缠交换（Parallel Segment Entanglement Swapping，PSES）来解决这些问题。PSES的核心思想是将路径分段，并对各片段进行平行纠缠交换，以提高长距离纠缠的生成率。我们构建一种以树形模型为载体的PSES，并提出称为层级贪心（Layer Greedy）和片段贪心（Segment Greedy）的启发式算法，将路径转化为树形模型。此外，我们实现了时间同步并设计了按需重传机制来处理纠缠交换失败。实验表明，PSES在其他纠缠交换策略方面表现优异，按需重传机制可将平均纠缠交换时间降低80%，平均纠缠消耗降低80%。