論文の概要: Matching Game for Optimized Association in Quantum Communication
Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12682v1
- Date: Mon, 22 May 2023 03:39:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-23 18:35:59.312774
- Title: Matching Game for Optimized Association in Quantum Communication
Networks
- Title(参考訳): 量子通信ネットワークにおける最適アソシエーションのためのマッチングゲーム
- Authors: Mahdi Chehimi, Bernd Simon, Walid Saad, Anja Klein, Don Towsley,
M\'erouane Debbah
- Abstract要約: 本稿では,量子スイッチのためのスワップスタブルな要求-QSアソシエーションアルゴリズムを提案する。
サービスされた要求の割合で、ほぼ最適(5%)のパフォーマンスを達成する。
QCNのサイズが大きくなると、スケーラビリティが向上し、ほぼ最適性能を維持することが示されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 65.16483325184237
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Enabling quantum switches (QSs) to serve requests submitted by quantum end
nodes in quantum communication networks (QCNs) is a challenging problem due to
the heterogeneous fidelity requirements of the submitted requests and the
limited resources of the QCN. Effectively determining which requests are served
by a given QS is fundamental to foster developments in practical QCN
applications, like quantum data centers. However, the state-of-the-art on QS
operation has overlooked this association problem, and it mainly focused on
QCNs with a single QS. In this paper, the request-QS association problem in
QCNs is formulated as a matching game that captures the limited QCN resources,
heterogeneous application-specific fidelity requirements, and scheduling of the
different QS operations. To solve this game, a swap-stable request-QS
association (RQSA) algorithm is proposed while considering partial QCN
information availability. Extensive simulations are conducted to validate the
effectiveness of the proposed RQSA algorithm. Simulation results show that the
proposed RQSA algorithm achieves a near-optimal (within 5%) performance in
terms of the percentage of served requests and overall achieved fidelity, while
outperforming benchmark greedy solutions by over 13%. Moreover, the proposed
RQSA algorithm is shown to be scalable and maintain its near-optimal
performance even when the size of the QCN increases.
- Abstract(参考訳): 量子通信ネットワーク(QCN)における量子終端ノードによって送信された要求を処理する量子スイッチ(QS)は、送信された要求の不均一性要求とQCNの限られたリソースのために難しい問題である。
所定のqsによって提供される要求を効果的に決定することは、量子データセンターのような実用的なqcnアプリケーションの開発を促進するための基礎となる。
しかし、最先端のQSオペレーションはこの関連問題を見逃しており、主に単一のQSを持つQCNに焦点を当てている。
本稿では、QCNの要求-QS関連問題を、限られたQCNリソース、異種アプリケーション固有の忠実度要件、異なるQS操作のスケジューリングをキャプチャするマッチングゲームとして定式化する。
この問題を解決するために,部分的なQCN情報提供を考慮したスワップスタブル要求QSアソシエーション(RQSA)アルゴリズムを提案する。
提案したRQSAアルゴリズムの有効性を検証するため, 大規模なシミュレーションを行った。
シミュレーションの結果,提案したRQSAアルゴリズムは,サービス要求のパーセンテージと全体の忠実度の観点から,ほぼ最適(5%)の性能を達成し,ベンチマークグリーディ解を13%以上上回った。
さらに,提案したRQSAアルゴリズムは,QCNのサイズが増大してもスケーラビリティが高く,ほぼ最適性能を維持している。
関連論文リスト
- A joint optimization approach of parameterized quantum circuits with a
tensor network [0.0]
現在の中間スケール量子(NISQ)デバイスはその能力に制限がある。
本稿では,パラメータ化ネットワーク(TN)を用いて,変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムの性能改善を試みる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T12:53:52Z) - Reconfigurable Intelligent Surface (RIS)-Assisted Entanglement
Distribution in FSO Quantum Networks [62.87033427172205]
自由空間光(FSO)量子チャネルに依存する量子ネットワーク(QN)は、光ファイバー基盤の確立が困難でコストがかかる環境における量子アプリケーションをサポートすることができる。
エンタングルメント分布のための仮想視線を提供する費用効率の高いフレームワークとして,再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)を用いたFSOベースのQNを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T17:16:40Z) - Challenges for Reinforcement Learning in Quantum Computing [8.654971227118335]
ハイブリッド量子機械学習(QML)は、機械学習(ML)を改善するためのQCの適用の両方を含む。
本稿では、量子アーキテクチャ探索と量子回路最適化から生じる様々な一般的な課題を紹介する。
本稿では,マルコフ決定過程として定式化された具体的な枠組みを提案し,量子ゲートの普遍的な集合を制御可能なポリシーを学習できるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T16:41:30Z) - Elastic Entangled Pair and Qubit Resource Management in Quantum Cloud
Computing [73.7522199491117]
量子クラウドコンピューティング(QCC)は、量子コンピューティングリソースを効率的に提供するための有望なアプローチを提供する。
ユーザ需要の変動と量子回路の要求は、効率的なリソース供給のために困難である。
本稿では、量子コンピューティングとネットワークリソースのプロビジョニングのためのリソース割り当てモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T00:38:46Z) - Scaling Limits of Quantum Repeater Networks [62.75241407271626]
量子ネットワーク(QN)は、セキュアな通信、強化されたセンシング、効率的な分散量子コンピューティングのための有望なプラットフォームである。
量子状態の脆弱な性質のため、これらのネットワークはスケーラビリティの観点から大きな課題に直面している。
本稿では,量子リピータネットワーク(QRN)のスケーリング限界について解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-15T14:57:01Z) - Control of Continuous Quantum Systems with Many Degrees of Freedom based
on Convergent Reinforcement Learning [1.8710230264817362]
本稿では,Q-ラーニングにおける非収束問題について考察する。
我々は,収束深度Qネットワーク(C-DQN)アルゴリズムと呼ばれる新しい収束深度Q学習アルゴリズムを開発した。
我々は、C-DQNの収束を証明し、それをAtari 2600ベンチマークに適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-21T00:52:43Z) - Scaling Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware [49.94954584453379]
我々は、様々なレベルの接続性を持つハードウェアアーキテクチャのための最適化回路により、期待されるリソース要求のスケーリングを定量化する。
問題の大きさと問題グラフの次数で指数関数的に増大する。
これらの問題は、ハードウェア接続性の向上や、より少ない回路層で高い性能を達成するQAOAの変更によって緩和される可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-06T21:02:30Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T12:06:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。