論文の概要: Adaptive User-Centric Entanglement Routing in Quantum Data Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09048v1
- Date: Sat, 13 Apr 2024 17:20:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 17:24:26.102035
- Title: Adaptive User-Centric Entanglement Routing in Quantum Data Networks
- Title（参考訳）: 量子データネットワークにおける適応型ユーザ中心エンタングルメントルーティング
- Authors: Lei Wang, Jieming Bian, Jie Xu,
- Abstract要約: 分散量子コンピューティング(DQC)は、量子データネットワーク(QDN)を介して複数の小さな量子コンピュータ(QC)を相互接続することで、量子コンピューティングの可能性を活用するという大きな可能性を秘めている。
QDN内の量子テレポーテーションのための2つのQC間の長距離量子絡み合わせを確立することは重要な側面であり、絡み合わせルーティングを伴う。
既存のアプローチは主に、現在の絡み合い接続(EC)要求に対する絡み合い性能の最適化に重点を置いている。
本稿では,ユーザの予算制約に固執しながら,絡み合いの成功率を最大化するために,長期にわたるユーザ中心の絡み合いルーティング問題を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.421492821020181
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Distributed quantum computing (DQC) holds immense promise in harnessing the potential of quantum computing by interconnecting multiple small quantum computers (QCs) through a quantum data network (QDN). Establishing long-distance quantum entanglement between two QCs for quantum teleportation within the QDN is a critical aspect, and it involves entanglement routing - finding a route between QCs and efficiently allocating qubits along that route. Existing approaches have mainly focused on optimizing entanglement performance for current entanglement connection (EC) requests. However, they often overlook the user's perspective, wherein the user making EC requests operates under a budget constraint over an extended period. Furthermore, both QDN resources (quantum channels and qubits) and the EC requests, reflecting the DQC workload, vary over time. In this paper, we present a novel user-centric entanglement routing problem that spans an extended period to maximize the entanglement success rate while adhering to the user's budget constraint. To address this challenge, we leverage the Lyapunov drift-plus-penalty framework to decompose the long-term optimization problem into per-slot problems, allowing us to find solutions using only the current system information. Subsequently, we develop efficient algorithms based on continuous-relaxation and Gibbs-sampling techniques to solve the per-slot entanglement routing problem. Theoretical performance guarantees are provided for both the per-slot and long-term problems. Extensive simulations demonstrate that our algorithm significantly outperforms baseline approaches in terms of entanglement success rate and budget adherence.
- Abstract（参考訳）: 分散量子コンピューティング(DQC)は、量子データネットワーク(QDN)を介して複数の小さな量子コンピュータ(QC)を相互接続することで、量子コンピューティングの潜在能力を最大限に活用する。
QDN内の量子テレポーテーションのための2つのQC間の長距離量子絡みの確立は重要な側面であり、絡み合いルーティング(QC間の経路を見つけ、その経路に沿ってキュービットを効率的に割り当てる)が伴う。
既存のアプローチは主に、現在の絡み合い接続(EC)要求に対する絡み合い性能の最適化に重点を置いている。
しかし、彼らはしばしばユーザの視点を見落とし、EC要求を行うユーザは、長期にわたって予算制約の下で動作します。
さらに、QDNリソース(量子チャネルと量子ビット)と、DQCのワークロードを反映したECリクエストは、時間とともに変化する。
本稿では,ユーザの予算制約に固執しながら,絡み合いの成功率を最大化するために,長期にわたるユーザ中心の絡み合いルーティング問題を提案する。
この課題に対処するために、Lyapunovのドリフト・プラス・ペナルティ・フレームワークを利用して、長期最適化問題をスロットごとの問題に分解し、現在のシステム情報のみを用いて解を見つけることができる。
そこで本研究では,スロットごとの絡み合うルーティング問題を解決するために,連続緩和法とギブスサンプリング法に基づく効率的なアルゴリズムを開発した。
理論的な性能保証は、スロットごとの問題と長期の問題の両方に対して提供される。
大規模なシミュレーションにより,本アルゴリズムは,絡み合いの成功率と予算順守率において,ベースラインアプローチを著しく上回っていることが示された。
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