論文の概要: Resource-Efficient Compilation of Distributed Quantum Circuits for Solving Large-Scale Wireless Communication Network Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10242v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 15:10:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:58:57.975355
• Title: Resource-Efficient Compilation of Distributed Quantum Circuits for Solving Large-Scale Wireless Communication Network Problems
• Title（参考訳）: 大規模無線通信ネットワーク問題解決のための分散量子回路の資源効率向上
• Authors: Kuan-Cheng Chen, Felix Burt, Shang Yu, Chen-Yu Liu, Min-Hsiu Hsieh, Kin K. Leung,
• Abstract要約: 無線センサネットワーク(WSN)におけるルーティングの最適化は、消費電力を最小化し、ネットワーク寿命を延ばすために重要である。 本稿では,大規模なWSNルーティング問題に対処するための分散量子回路の資源効率コンパイル手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.434368470402935
• License:
• Abstract: Optimizing routing in Wireless Sensor Networks (WSNs) is pivotal for minimizing energy consumption and extending network lifetime. This paper introduces a resourceefficient compilation method for distributed quantum circuits tailored to address large-scale WSN routing problems. Leveraging a hybrid classical-quantum framework, we employ spectral clustering for network partitioning and the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) for optimizing routing within manageable subgraphs. We formulate the routing problem as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problem, providing comprehensive mathematical formulations and complexity analyses. Comparative evaluations against traditional classical algorithms demonstrate significant energy savings and enhanced scalability. Our approach underscores the potential of integrating quantum computing techniques into wireless communication networks, offering a scalable and efficient solution for future network optimization challenges
• Abstract（参考訳）: 無線センサネットワーク(WSN)におけるルーティングの最適化は、消費電力を最小化し、ネットワーク寿命を延ばすために重要である。 本稿では,大規模なWSNルーティング問題に対処するための分散量子回路の資源効率コンパイル手法を提案する。 ネットワーク分割のためのスペクトルクラスタリングと、管理可能なサブグラフ内のルーティングを最適化するための量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いる。 ルーティング問題を擬似非制約バイナリ最適化(QUBO)問題として定式化し,包括的数学的定式化と複雑性解析を行う。 従来のアルゴリズムとの比較評価は、大幅な省エネと拡張性を示している。 我々のアプローチは、将来のネットワーク最適化課題に対してスケーラブルで効率的なソリューションを提供するために、量子コンピューティング技術を無線通信ネットワークに統合する可能性を強調している。

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