Acasă Explorează Ajutor
Autentificare
yuto
/
shun-quantum-icc
1
0
Bifurcare 0
Fisiere Probleme 0 Trageți solicitările 0 Wiki
Ramură: master
Ramuri Etichete
shun-quantum-ic...
/
new_add_linkselfie
Shun Yamachika c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
..
__pycache__ c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
metrics c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
outputs c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
schedulers c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
utils c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
viz c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
LICENSE c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
README.md c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
convert.py c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
convert.py~ c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
evalationmemo.txt c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
evaluation.py c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
evaluationgap.py c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
evaluationgap.py~ c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
evaluationpair.py c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
groups.org c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
main.py c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
nb_protocol.py c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă
network.py c89d77ec67 new_add_linkselfie__update 2 luni în urmă

README.md

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