論文の概要: Reinforcement Learning for Quantum Network Control with Application-Driven Objectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10634v1
• Date: Fri, 12 Sep 2025 18:41:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.701188
• Title: Reinforcement Learning for Quantum Network Control with Application-Driven Objectives
• Title（参考訳）: アプリケーション駆動型物体を用いた量子ネットワーク制御のための強化学習
• Authors: Guo Xian Yau, Alexandra Burushkina, Francisco Ferreira da Silva, Subhransu Maji, Philip S. Thomas, Gayane Vardoyan,
• Abstract要約: 動的プログラミングと強化学習は、制御戦略を最適化するための有望なツールを提供する。 非線形で微分可能な目的関数を直接最適化する新しいRLフレームワークを提案する。 我々の研究は、RLを持つ量子ネットワークにおける非線形目的関数最適化への第一歩であり、より高度なユースケースへの道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.03367590211247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optimized control of quantum networks is essential for enabling distributed quantum applications with strict performance requirements. In near-term architectures with constrained hardware, effective control may determine the feasibility of deploying such applications. Because quantum network dynamics are suitable for being modeled as a Markov decision process, dynamic programming and reinforcement learning (RL) offer promising tools for optimizing control strategies. However, key quantum network performance measures -- such as secret key rate in quantum key distribution -- often involve a non-linear relationship, with interdependent variables that describe quantum state quality and generation rate. Such objectives are not easily captured by standard RL approaches based on additive rewards. We propose a novel RL framework that directly optimizes non-linear, differentiable objective functions, while also accounting for uncertainties introduced by classical communication delays. We evaluate this framework in the context of entanglement distillation between two quantum network nodes equipped with multiplexing capability, and find that, in certain parameter regimes, it discovers policies that outperform heuristic baselines. Our work comprises the first step towards non-linear objective function optimization in quantum networks with RL, opening a path towards more advanced use cases.
• Abstract（参考訳）: 量子ネットワークの最適化制御は、厳格な性能要求を伴う分散量子アプリケーションの実現に不可欠である。 ハードウェアの制約のある短期的なアーキテクチャでは、効果的な制御により、そのようなアプリケーションをデプロイする可能性を決定することができる。 量子ネットワークのダイナミクスはマルコフ決定プロセスとしてモデル化されるのに適しているため、動的プログラミングと強化学習(RL)は制御戦略を最適化するための有望なツールを提供する。 しかしながら、量子鍵分布における秘密鍵レートのような鍵量子ネットワークのパフォーマンス測定は、しばしば、量子状態の品質と生成率を記述した相互依存変数を含む非線形関係を含む。 このような目的は、加法的な報酬に基づく標準RLアプローチでは容易には捉えられない。 本稿では,従来の通信遅延による不確実性を考慮しつつ,非線形で微分可能な目的関数を直接最適化する新しいRLフレームワークを提案する。 我々は、多重化機能を備えた2つの量子ネットワークノード間の絡み合い蒸留の文脈において、この枠組みを評価し、あるパラメータ規則において、ヒューリスティックベースラインよりも優れたポリシーを発見することを発見した。 我々の研究は、RLを持つ量子ネットワークにおける非線形目的関数最適化への第一歩であり、より高度なユースケースへの道を開く。

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