論文の概要: Adaptive Entanglement Routing with Deep Q-Networks in Quantum Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02895v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 20:05:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:53:22.003042
• Title: Adaptive Entanglement Routing with Deep Q-Networks in Quantum Networks
• Title（参考訳）: 量子ネットワークにおける深いQ-ネットによる適応的絡み合いルーティング
• Authors: Lamarana Jallow, Majid Iqbal Khan,
• Abstract要約: 量子インターネットは、グローバル通信の変革の可能性を秘めている。 量子ビットのような重要なリソースの効率的な分配は、永続的で未解決の課題である。 本研究では,新しい強化学習に基づく適応的絡み合いルーティングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19731444261635428
• License:
• Abstract: The quantum internet holds transformative potential for global communication by harnessing the principles of quantum information processing. Despite significant advancements in quantum communication technologies, the efficient distribution of critical resources, such as qubits, remains a persistent and unresolved challenge. Conventional approaches often fall short of achieving optimal resource allocation, underscoring the necessity for more effective solutions. This study proposes a novel reinforcement learning-based adaptive entanglement routing framework designed to enable resource allocation tailored to the specific demands of quantum applications. The introduced QuDQN model utilizes reinforcement learning to optimize the management of quantum networks, allocate resources efficiently, and enhance entanglement routing. The model integrates key considerations, including fidelity requirements, network topology, qubit capacity, and request demands.
• Abstract（参考訳）: 量子インターネットは、量子情報処理の原理を生かして、グローバル通信の変革の可能性を秘めている。 量子通信技術の進歩にもかかわらず、量子ビットのような重要な資源の効率的な分配は、永続的で未解決の課題である。 従来のアプローチでは、最適なリソース割り当てを達成するには足りず、より効果的なソリューションの必要性を浮き彫りにすることが多い。 本研究では、量子アプリケーションの特定の要求に合わせたリソース割り当てを可能にするために、新しい強化学習に基づく適応的絡み合いルーティングフレームワークを提案する。 導入されたQuDQNモデルは、強化学習を利用して量子ネットワークの管理を最適化し、リソースを効率的に割り当て、絡み合うルーティングを強化する。 このモデルは、忠実度要件、ネットワークトポロジ、キュービット容量、要求要求など、重要な考慮事項を統合する。

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