論文の概要: Quantum Computing for Large-scale Network Optimization: Opportunities and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07773v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 14:06:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.349843
• Title: Quantum Computing for Large-scale Network Optimization: Opportunities and Challenges
• Title（参考訳）: 大規模ネットワーク最適化のための量子コンピューティングの可能性と課題
• Authors: Sebastian Macaluso, Giovanni Geraci, Elías F. Combarro, Sergi Abadal, Ioannis Arapakis, Sofia Vallecorsa, Eduard Alarcón,
• Abstract要約: 量子コンピューティングは、効率的な大規模最適化のための有望な技術として出現する。 今後のモバイルネットワークにおける重要な課題に対処するために,QCを活用するというビジョンを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.632489781851561
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The complexity of large-scale 6G-and-beyond networks demands innovative approaches for multi-objective optimization over vast search spaces, a task often intractable. Quantum computing (QC) emerges as a promising technology for efficient large-scale optimization. We present our vision of leveraging QC to tackle key classes of problems in future mobile networks. By analyzing and identifying common features, particularly their graph-centric representation, we propose a unified strategy involving QC algorithms. Specifically, we outline a methodology for optimization using quantum annealing as well as quantum reinforcement learning. Additionally, we discuss the main challenges that QC algorithms and hardware must overcome to effectively optimize future networks.
• Abstract（参考訳）: 大規模6Gネットワークの複雑さは、大規模な検索空間上での多目的最適化のための革新的なアプローチを必要とするが、これはしばしば難解である。 量子コンピューティング(QC)は、効率的な大規模最適化のための有望な技術として出現する。 今後のモバイルネットワークにおける重要な課題に対処するために,QCを活用するというビジョンを提示する。 一般的な特徴,特にグラフ中心の表現を分析し,同定することにより,QCアルゴリズムを含む統一戦略を提案する。 具体的には、量子アニールと量子強化学習を用いた最適化手法について概説する。 さらに、将来のネットワークを効果的に最適化するために、QCアルゴリズムとハードウェアが克服しなければならない主な課題についても論じる。

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