論文の概要: Challenges in Applying Variational Quantum Algorithms to Dynamic Satellite Network Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04288v1
• Date: Wed, 06 Aug 2025 10:25:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.677819
• Title: Challenges in Applying Variational Quantum Algorithms to Dynamic Satellite Network Routing
• Title（参考訳）: 変動量子アルゴリズムの動的衛星ネットワークルーティングへの応用における課題
• Authors: Phuc Hao Do, Tran Duc Le,
• Abstract要約: 動的衛星ネットワークルーティングのための2つの量子アルゴリズムを評価する。 これらのアルゴリズムは大きな課題に直面している。 負の発見は、量子アルゴリズムが真の利点をもたらす前に対処しなければならない重要な障害を浮き彫りにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Applying near-term variational quantum algorithms to the problem of dynamic satellite network routing represents a promising direction for quantum computing. In this work, we provide a critical evaluation of two major approaches: static quantum optimizers such as the Variational Quantum Eigensolver (VQE) and the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) for offline route computation, and Quantum Reinforcement Learning (QRL) methods for online decision-making. Using ideal, noise-free simulations, we find that these algorithms face significant challenges. Specifically, static optimizers are unable to solve even a classically easy 4-node shortest path problem due to the complexity of the optimization landscape. Likewise, a basic QRL agent based on policy gradient methods fails to learn a useful routing strategy in a dynamic 8-node environment and performs no better than random actions. These negative findings highlight key obstacles that must be addressed before quantum algorithms can offer real advantages in communication networks. We discuss the underlying causes of these limitations, including barren plateaus and learning instability, and suggest future research directions to overcome them.
• Abstract（参考訳）: リアルタイム変動量子アルゴリズムを動的衛星ネットワークルーティング問題に適用することは、量子コンピューティングにとって有望な方向である。 本研究では、オフライン経路計算のための変分量子固有解法(VQE)や量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)のような静的量子最適化器と、オンライン意思決定のための量子強化学習(QRL)手法の2つの主要なアプローチを批判的に評価する。 理想的なノイズフリーシミュレーションを用いて、これらのアルゴリズムは重大な課題に直面している。 具体的には、静的オプティマイザは、最適化ランドスケープの複雑さのため、古典的に簡単な4ノードのショートパス問題でさえ解決できない。 同様に、ポリシー勾配法に基づく基本的なQRLエージェントは、動的8ノード環境において有用なルーティング戦略を学習できず、ランダムなアクションに勝るものはない。 これらの否定的な発見は、量子アルゴリズムが通信ネットワークに真の利点をもたらす前に対処しなければならない重要な障害を浮き彫りにする。 本稿では,不毛の台地や学習不安定性など,これらの制約の根本原因について論じ,克服に向けた今後の研究の方向性を提案する。

関連論文リスト

• Provably Robust Training of Quantum Circuit Classifiers Against Parameter Noise [49.97673761305336]
  ノイズは、信頼できる量子アルゴリズムを達成するための大きな障害である。 本稿では,パラメータ化量子回路分類器のロバスト性を高めるための雑音耐性学習理論とアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-24T02:51:34Z)
• Quantum Local Search for Traveling Salesman Problem with Path-Slicing Strategy [1.8186826508785554]
  我々は,トラベリングセールスマン問題(TSP)の解を最適化するために,量子局所探索と統合された新しいパススライシング戦略を提案する。 我々は、TSPを管理可能なサブプロブレムに分割するために、k平均とアンチk平均クラスタリングを含む様々なパススライシング手法を探索する。 これらは量子や古典的な解法を用いて解かれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T15:55:01Z)
• Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。 本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。 また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z)
• Quantum-Informed Recursive Optimization Algorithms [0.0]
  最適化問題に対する量子インフォームド再帰最適化(QIRO)アルゴリズムのファミリを提案し,実装する。 提案手法は、量子資源を利用して、問題固有の古典的還元ステップで使用される情報を得る。 バックトラック技術を用いて、量子ハードウェアの要求を増大させることなく、アルゴリズムの性能をさらに向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T18:02:06Z)
• Multi-Objective Optimization and Network Routing with Near-Term Quantum Computers [0.2150989251218736]
  我々は,多目的最適化問題を解くために,近距離量子コンピュータを応用できる手法を開発した。 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)に基づく実装に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-16T09:22:01Z)
• Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the Race to Practical Quantum Advantage [43.3054117987806]
  本稿では,量子回路の初期化を最適化するために,古典計算資源を利用するスケーラブルな手法を提案する。 本手法は, PQCのトレーニング性, 性能を, 様々な問題において著しく向上させることを示す。 古典的コンピュータを用いて限られた量子資源を増強する手法を実証することにより、量子コンピューティングにおける量子と量子に着想を得たモデル間の相乗効果を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-29T15:24:03Z)
• Analysis of The Vehicle Routing Problem Solved via Hybrid Quantum Algorithms in Presence of Noisy Channels [0.0]
  目的は、最適な効率で一定数の顧客に商品を届けるための車両のルートを計画することである。 固定アンサッツ上の変分量子固有解法を用いて,3都市と4都市を対象とした基本的VRP解法を構築した。 量子アルゴリズムの性能は、どのノイズモデルが使われているかに大きく依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-13T11:29:12Z)
• Optimizing Tensor Network Contraction Using Reinforcement Learning [86.05566365115729]
  本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせた強化学習(RL)手法を提案する。 この問題は、巨大な検索スペース、重い尾の報酬分布、そして困難なクレジット割り当てのために非常に難しい。 GNNを基本方針として利用するRLエージェントが,これらの課題にどのように対処できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T21:45:13Z)
• Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
  マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。 その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z)
• Avoiding local minima in Variational Quantum Algorithms with Neural Networks [0.0]
  変分量子アルゴリズムは、短期計算の先導パラダイムとして登場してきた。 本稿では,勾配景観問題の事例をベンチマークする2つのアルゴリズムを提案する。 提案手法は,コストランドスケープが短期量子コンピューティングアルゴリズムを改善するための実りある道であることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T07:07:28Z)
• 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)
• Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
  本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。 また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-15T18:17:27Z)

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。