論文の概要: Multi-tree Quantum Routing in Realistic Topologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06207v1
• Date: Mon, 12 Aug 2024 14:58:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 14:05:56.865179
• Title: Multi-tree Quantum Routing in Realistic Topologies
• Title（参考訳）: リアリスティックトポロジーにおけるマルチツリー量子ルーティング
• Authors: Zebo Yang, Ali Ghubaish, Raj Jain, Ramana Kompella, Hassan Shapourian,
• Abstract要約: 大規模ネットワークにおけるエンドツーエンドの絡み合い率を改善するために,複数のDODAGを用いたマルチツリー手法を提案する。 シミュレーションでは, 単木法と比較して, 特定のトポロジに対するエンドツーエンドの絡み合いが顕著に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19972837513980318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In entanglement distribution networks, communication between two nodes necessitates the generation of end-to-end entanglement by entanglement swapping at intermediate nodes. Efficiently creating end-to-end entanglements over long distances is a key objective. In our prior study on asynchronous routing, we enhanced these entanglement rates by leveraging solely the local knowledge of the entanglement links of a node. This was achieved by creating a tree structure, particularly a destination-oriented directed acyclic graph (DODAG) or a spanning tree, eliminating synchronous operations and conserving unused entanglement links. In this article, we present a multi-tree approach with multiple DODAGs designed to improve end-to-end entanglement rates in large-scale networks, specifically catering to a range of network topologies, including grids and barbells, as well as realistic topologies found in research testbeds like ESnet and Internet2. Our simulations show a marked improvement in end-to-end entanglement rates for specific topologies compared to the single-tree method. This study underscores the promise of asynchronous routing schemes in quantum networks, highlighting the effectiveness of asynchronous routing across different network topologies and proposing a superior routing tactic.
• Abstract（参考訳）: 絡み合い分布ネットワークでは、2つのノード間の通信は、中間ノードでの絡み合いスワップによるエンドツーエンドの絡み合いの発生を必要とする。 長距離でのエンドツーエンドの絡み合いを効果的に作成することが、重要な目標です。 非同期ルーティングに関する先行研究において、ノードの絡み合いリンクの局所的知識のみを活用することにより、これらの絡み合い率を高めた。 これはツリー構造、特にデスティネーション指向の非循環グラフ(DODAG)やスパンニングツリーを作成し、同期操作を排除し、未使用の絡み合いリンクを保存することで達成された。 本稿では,大規模ネットワークにおけるエンド・ツー・エンドの絡み合い率の向上を目的とした複数のDODAGを用いたマルチツリー手法を提案する。 シミュレーションでは, 単木法と比較して, 特定のトポロジに対するエンドツーエンドの絡み合い率を著しく改善した。 本研究では,異なるネットワークトポロジ間の非同期ルーティングの有効性を強調し,優れたルーティング手法を提案する。

関連論文リスト

• NetDiff: Deep Graph Denoising Diffusion for Ad Hoc Network Topology Generation [1.6768151308423371]
  本稿では,無線アドホックネットワークリンクトポロジを生成する拡散確率的アーキテクチャを記述したグラフであるNetDiffを紹介する。 この結果から,生成したリンクは現実的であり,データセットグラフに類似した構造的特性を有しており,操作するには小さな修正と検証ステップのみが必要であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T15:39:49Z)
• Discovering Message Passing Hierarchies for Mesh-Based Physics Simulation [61.89682310797067]
  DHMPを導入し,異なるノード選択手法を用いてメッセージパッシングネットワークの動的階層を学習する。 本実験はDHMPの有効性を実証し,近年の固定階層型メッセージパッシングネットワークと比較して平均22.7%改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T15:18:00Z)
• Improved Routing of Multiparty Entanglement over Quantum Networks [4.757470449749876]
  本稿では,GHZ状態を共有するための2つのグラフ状態ベースのルーティングプロトコルを提案する。 任意のネットワークトポロジに対して、上記の木が最適な結果を得るための特別な構成を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T03:52:44Z)
• Asynchronous Entanglement Routing for the Quantum Internet [0.42855555838080833]
  本稿では,量子ネットワークのための新しい非同期ルーティングプロトコルを提案する。 プロトコルは、絡み合いリンク非同期トポロジを更新し、最適な絡み合いスワッピングパスを特定し、未使用の直接絡み合いを保存する。 以上の結果から,非同期プロトコルは,既存の同期手法よりも,適切な設定で大きな上限を達成でき,また絡み合い率も著しく高いことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T21:14:21Z)
• Hierarchical Multi-Marginal Optimal Transport for Network Alignment [52.206006379563306]
  マルチネットワークアライメントは,複数ネットワーク上での協調学習に必須の要件である。 マルチネットワークアライメントのための階層型マルチマージ最適トランスポートフレームワークHOTを提案する。 提案するHOTは,有効性とスケーラビリティの両面で,最先端の大幅な改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T02:35:35Z)
• Learning to Identify Graphs from Node Trajectories in Multi-Robot Networks [15.36505600407192]
  本稿では,グローバル収束保証付きグラフトポロジを効率的に発見する学習ベースアプローチを提案する。 マルチロボット生成および群れ処理におけるグラフの同定におけるアプローチの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T07:09:12Z)
• Adaptive Hierarchical SpatioTemporal Network for Traffic Forecasting [70.66710698485745]
  本稿では,AHSTN(Adaptive Hierarchical SpatioTemporal Network)を提案する。 AHSTNは空間階層を利用し、マルチスケール空間相関をモデル化する。 2つの実世界のデータセットの実験により、AHSTNはいくつかの強いベースラインよりも優れたパフォーマンスを達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T14:50:27Z)
• Cost and Routing of Continuous Variable Quantum Networks [0.0]
  ネットワーク構築に必要なスクイーズとスクイーズモードの数を世界規模で測定する手段として,コストを報告する。 2つのノード間の平行経路に沿ったホモダイン測定により、これらのノードの最終的な絡み合いが増大することを示し、この効果により絡み合いルーティングプロトコルの効率が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T14:41:14Z)
• Learning Autonomy in Management of Wireless Random Networks [102.02142856863563]
  本稿では,任意の数のランダム接続ノードを持つ無線ネットワークにおいて,分散最適化タスクに取り組む機械学習戦略を提案する。 我々は,ネットワークトポロジとは無関係に,前方および後方に計算を行う分散メッセージパスニューラルネットワーク(DMPNN)と呼ばれる,柔軟な深層ニューラルネットワーク形式を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T09:03:28Z)
• Purification and Entanglement Routing on Quantum Networks [55.41644538483948]
  不完全なチャネルフィリティと限られたメモリ記憶時間を備えた量子ネットワークは、ユーザ間の絡み合いを分散することができる。 本稿では,量子ネットワーク上の2ノード間で共有される絡み合いを最大化するための高速パスフィニングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T19:00:01Z)
• Policy-GNN: Aggregation Optimization for Graph Neural Networks [60.50932472042379]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、局所的なグラフ構造をモデル化し、隣人からの情報を集約することで階層的なパターンを捉えることを目的としている。 複雑なグラフとスパースな特徴を与えられた各ノードに対して効果的なアグリゲーション戦略を開発することは難しい課題である。 本稿では,GNNのサンプリング手順とメッセージパッシングを複合学習プロセスにモデル化するメタ政治フレームワークであるPolicy-GNNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T17:03:06Z)

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。