論文の概要: DQC$^2$O: Distributed Quantum Computing for Collaborative Optimization in Future Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02887v1
• Date: Fri, 16 Sep 2022 02:44:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-26 09:17:23.888260
• Title: DQC$^2$O: Distributed Quantum Computing for Collaborative Optimization in Future Networks
• Title（参考訳）: DQC$^2$O:将来のネットワークにおける協調最適化のための分散量子コンピューティング
• Authors: Napat Ngoenriang, Minrui Xu, Jiawen Kang, Dusit Niyato, Han Yu, and Xuemin (Sherman) Shen
• Abstract要約: 本稿では、将来のネットワークにおける最適化タスクを解決するために、量子コンピュータと量子チャネルを管理するための適応型分散量子コンピューティング手法を提案する。 提案手法に基づいて,スマートグリッド管理やIoT連携,UAV軌道計画など,今後のネットワークにおける協調最適化の潜在的な応用について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.03701670739067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the advantages of high-speed parallel processing, quantum computers can efficiently solve large-scale complex optimization problems in future networks. However, due to the uncertain qubit fidelity and quantum channel noise, distributed quantum computing which relies on quantum networks connected through entanglement faces a lot of challenges for exchanging information across quantum computers. In this paper, we propose an adaptive distributed quantum computing approach to manage quantum computers and quantum channels for solving optimization tasks in future networks. Firstly, we describe the fundamentals of quantum computing and its distributed concept in quantum networks. Secondly, to address the uncertainty of future demands of collaborative optimization tasks and instability over quantum networks, we propose a quantum resource allocation scheme based on stochastic programming for minimizing quantum resource consumption. Finally, based on the proposed approach, we discuss the potential applications for collaborative optimization in future networks, such as smart grid management, IoT cooperation, and UAV trajectory planning. Promising research directions that can lead to the design and implementation of future distributed quantum computing frameworks are also highlighted.
• Abstract（参考訳）: 高速並列処理の利点により、量子コンピュータは将来のネットワークにおける大規模複雑な最適化問題を効率的に解くことができる。 しかし、不確実な量子ビットの忠実さと量子チャネルノイズのため、絡み合いを通して接続された量子ネットワークに依存する分散量子コンピューティングは、量子コンピュータ間で情報を交換する上で多くの課題に直面している。 本稿では,将来のネットワークにおける最適化タスクを解くために,量子コンピュータと量子チャネルを管理する適応型分散量子コンピューティング手法を提案する。 まず,量子コンピューティングの基本と量子ネットワークにおける分散概念について述べる。 次に,量子ネットワーク上での協調最適化タスクの今後の要求と不安定性に対処するために,量子リソースの最小化のための確率計画に基づく量子リソース割り当て方式を提案する。 最後に,提案手法に基づいて,スマートグリッド管理やIoT連携,UAV軌道計画など,今後のネットワークにおける協調最適化の潜在的な応用について論じる。 将来の分散量子コンピューティングフレームワークの設計と実装につながる研究の方向性を示すことも強調されている。

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