論文の概要: Routing in Quantum Networks with End-to-End Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14407v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 15:34:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 17:05:24.134435
• Title: Routing in Quantum Networks with End-to-End Knowledge
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド知識を用いた量子ネットワークのルーティング
• Authors: Vinay Kumar, Claudio Cicconetti, Marco Conti, Andrea Passarella,
• Abstract要約: 本稿では,特定しきい値を超えるエンドツーエンドの忠実度を提供できる経路の確立を容易にするアプローチを提案する。 本稿では,このアプローチの特定の例であるアルゴリズムを定義し,シミュレーションによるDijkstra短経路アルゴリズムと知識認識アルゴリズムとを比較して評価する。 以上の結果から、グレーボックスアルゴリズムの1つは、忠実度しきい値を超える経路の配送において、他の手法よりも一貫して優れていたことが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.955844285189373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given the diverse array of physical systems available for quantum computing and the absence of a well-defined quantum internet protocol stack, the design and optimisation of quantum networking protocols remain largely unexplored. To address this, we introduce an approach that facilitates the establishment of paths capable of delivering end-to-end fidelity above a specified threshold, without requiring detailed knowledge of the quantum network properties, which we call the 'grey box approach'. In this study, we define algorithms that are specific instances of this approach and evaluate them in comparison to Dijkstra shortest path algorithm and a fully knowledge-aware algorithm through simulations. Our results demonstrate that one of the grey box algorithms consistently outperforms the other methods in delivering paths above the fidelity threshold, across various network topologies and the number of source-destination pairs involved, while maintaining significant levels of fairness among the users and being robust to inaccurate estimations of the expected end-to-end fidelity.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングに利用可能な様々な物理システムと、明確に定義された量子インターネットプロトコルスタックが存在しないことを考えると、量子ネットワークプロトコルの設計と最適化は、まだほとんど未解明のままである。 そこで本稿では, 量子ネットワーク特性の詳細な知識を必要とせず, 所定のしきい値を超えるエンドツーエンドの忠実度を提供できる経路の確立を容易にする手法を提案する。 本研究では,本手法の具体例であるアルゴリズムを定義し,シミュレーションによるDijkstra短経路アルゴリズムと完全知識認識アルゴリズムとの比較を行った。 以上の結果から,グレーボックスアルゴリズムの1つは,ネットワークトポロジやソース・ディペンデンス・ペア数など,さまざまなネットワークトポロジの経路を常に上回りながら,ユーザ間のフェアネスのかなりのレベルを維持しつつ,期待するエンド・ツー・エンドのフィデリティを不正確な評価を行う上で,他の手法よりも優れていたことが示唆された。

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