論文の概要: Adaptive Optimization of Latency and Throughput with Fidelity Constraints in Quantum Networks Using Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12459v1
• Date: Sun, 18 May 2025 15:23:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.247907
• Title: Adaptive Optimization of Latency and Throughput with Fidelity Constraints in Quantum Networks Using Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた量子ネットワークにおけるレイテンシの適応的最適化と忠実度制約付きスループット
• Authors: Gongyu Ni, Lester Ho, Holger Claussen,
• Abstract要約: 本稿では,Deep Neural Networks (DNN) を用いた半教師付き適応浄化手法を提案する。 本研究は,将来の量子ネットワークアプリケーションにおいて,適応的かつ最適化された性能を実現するためのディープラーニング技術の可能性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1856756516735936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum networks rely heavily on the establishment of high-fidelity entanglement links, yet achieving target fidelity typically introduces trade-offs between latency and throughput. In this paper, we propose a semi-supervised adaptive purification approach employing Deep Neural Networks (DNNs) to optimize the balance between latency, throughput, entanglement resource utilization and fidelity thresholds in quantum repeater networks. By intelligently predicting the necessary rounds of purification per link, our method dynamically adapts to varying fidelity requirements across different quantum communication use-cases. Through simulations integrating quantum purification, entanglement establishment, and network-level request scheduling, we compare our approach to fixed-round purification and FIFO schemes. We show that the proposed scheme achieves greater flexibility in adjusting final entanglement fidelity levels while minimizing latency and enhances the efficient utilization of entangled Bell pairs. Our results underline the potential of deep learning techniques for achieving adaptive, optimized performance in future quantum networking applications.
• Abstract（参考訳）: 量子ネットワークは、高忠実度エンタングルメントリンクの確立に大きく依存するが、目標忠実度を達成するには、通常、レイテンシとスループットのトレードオフが発生する。 本稿では,Deep Neural Networks (DNN) を用いた半教師付き適応浄化手法を提案する。 リンクごとの浄化に必要なラウンドをインテリジェントに予測することにより、我々の手法は異なる量子通信ユースケース間で異なる忠実度要件に動的に適応する。 量子浄化,絡み合いの確立,ネットワークレベルの要求スケジューリングを統合したシミュレーションにより,固定ラウンド精製とFIFO方式との比較を行った。 提案手法は,待ち時間を最小限に抑えつつ,最終的な絡み合いレベルを調整する際の柔軟性の向上と,絡み合うベルペアの効率の向上を実現する。 本研究は,将来の量子ネットワークアプリケーションにおいて,適応的かつ最適化された性能を実現するためのディープラーニング技術の可能性について述べる。

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