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LinkSelFiE: Link Selection and Fidelity Estimation in Quantum Networks

DOI

This repository contains the source code for reproducing the results of our INFOCOM'24 paper titled LinkSelFiE: Link Selection and Fidelity Estimation in Quantum Networks.

Prerequisites

To get started, ensure you have the following packages installed:

NetSquid, scipy, matplotlib

Repository Structure

  • algorithms: Implementation of various link selection & fidelity estimation algorithms.
    • naive_nb.py: The naive algorithm based on network benchmarking.
    • online_nb.py: Our proposed LinkSelFiE algorithm.
    • succ_elim_nb.py: A successive elimination-based network benchmarking algorithm.
  • evaluation.py: Script to visualize evaluation results and generate figures in the paper.
  • nb_protocol.py: Implementation of the network benchmarking protocol.
  • network.py: Builds the quantum network structure for the experiments.
  • utils: A collection of helper functions.

How to Run

Execute the following command to reproduce all the figures in the paper:

python main.py

License

See LICENSE