論文の概要: Virus Spreading in Quantum Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18105v1
• Date: Mon, 20 Oct 2025 21:08:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:12.624022
• Title: Virus Spreading in Quantum Networks
• Title（参考訳）: 量子ネットワークにおけるウイルス拡散
• Authors: Junpeng Hou, Mark M. Seidel, Chuanwei Zhang,
• Abstract要約: 量子ネットワークにおけるウイルス拡散問題について検討する。 以上の結果から,ウイルス感染に対する量子ネットワークの耐性が高まる傾向が示唆された。 これらの発見は、将来の大規模量子通信システムのセキュリティと信頼性に関する重要な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8124633573706762
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in quantum communication have enabled long-distance secure information transfer through quantum channels, giving rise to quantum networks with unique physical and statistical properties. However, as in classical networks, the propagation of viruses in these systems could have severe consequences. Here, we investigate the critical problem of virus spreading in quantum networks. We develop quantitative tools, particularly a modified nonlinear dynamical system model, for performing epidemiological analyses on quantum networks. Our results show that quantum networks tend to be more resilient to viral infections, exhibiting higher epidemic thresholds than classical networks with identical graph topologies. This apparent robustness, however, arises primarily from the sparser connectivity inherent to the quantum networks. When the comparison is made at a fixed average connectivity, classical and quantum networks display comparable epidemic thresholds. These findings provide key insights into the security and reliability of future large-scale quantum communication systems. Our work bridges the fields of quantum information science, network theory, and epidemiology, paving the way for future studies of quantum epidemiological dynamics.
• Abstract（参考訳）: 量子通信の最近の進歩により、量子チャネルを介して長距離安全な情報伝達が可能となり、ユニークな物理特性と統計特性を持つ量子ネットワークが誕生した。 しかし、古典的なネットワークのように、これらのシステムにおけるウイルスの伝播は深刻な結果をもたらす可能性がある。 本稿では,量子ネットワークにおけるウイルス拡散の重大な問題について検討する。 量子ネットワーク上での疫学的解析を行うための定量的ツール,特に非線形力学系モデルを開発した。 以上の結果から, 量子ネットワークはウイルス感染に対する耐性が高く, グラフトポロジが同一の古典的ネットワークよりも高い流行しきい値を示す傾向が示唆された。 しかし、この明らかなロバスト性は、主に量子ネットワーク固有のスペーサー接続から生じる。 固定平均接続で比較を行うと、古典的および量子的ネットワークは同等の流行しきい値を示す。 これらの発見は、将来の大規模量子通信システムのセキュリティと信頼性に関する重要な洞察を提供する。 我々の研究は、量子情報科学、ネットワーク理論、疫学の分野を橋渡しし、量子疫学の将来の研究の道を開く。

関連論文リスト

• Memory preservation and cooperative shielding in complex quantum networks [0.0]
  我々は、パラダイム的なXXZハミルトニアンによって記述された量子ネットワークの輸送特性について研究する。 本研究では, メモリ保存効果の時間的相互作用が, 励起の拡散に強く影響を及ぼすことを示す。 神経科学におけるウェバーの法則の適用や、バイオミミミクスによる特定の量子技術の実装など、これらの性質が生物学に関わる問題に与える影響について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-07T18:16:08Z)
• Guarantees on the structure of experimental quantum networks [105.13377158844727]
  量子ネットワークは、セキュアな通信、ネットワーク量子コンピューティング、分散センシングのためのマルチパーティ量子リソースと多数のノードを接続し、供給する。 これらのネットワークのサイズが大きくなるにつれて、認証ツールはそれらの特性に関する質問に答える必要がある。 本稿では,ある量子ネットワークにおいて特定の相関が生成できないことを保証するための一般的な方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T19:00:00Z)
• Practical limitations on robustness and scalability of quantum Internet [0.7499722271664144]
  量子インターネットのスケーリングとロバスト性に関する限界について検討する。 本稿では,セキュアな通信,デリゲートコンピューティング,および終端ノード間のリソース分布の現実的なボトルネックについて述べる。 量子ネットワークのいくつかの例では、異なる量子ネットワークタスクを実行するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T12:32:48Z)
• Entanglement-Assisted Quantum Networks: Mechanics, Enabling Technologies, Challenges, and Research Directions [66.27337498864556]
  本稿では,量子ネットワークの絡み合いに関する包括的調査を行う。 ネットワーク構造、作業原則、開発段階の詳細な概要を提供する。 また、アーキテクチャ設計、絡み合いに基づくネットワーク問題、標準化など、オープンな研究の方向性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-24T02:48:22Z)
• QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional Networks [124.7972093110732]
  本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。 現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。 我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T21:43:16Z)
• The Computational and Latency Advantage of Quantum Communication Networks [70.01340727637825]
  本稿では,従来の通信ネットワークの現状を要約する。 量子技術を活用することでのみ解決できる、いくつかの重要なオープンな研究課題を特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T06:31:02Z)
• Probing Criticality in Quantum Spin Chains with Neural Networks [0.0]
  隠れた層を持たないニューラルネットワークでさえ、磁気秩序と乱れ相の区別を効果的に訓練できることが示される。 我々の結果は、相互作用する量子多体系の幅広いクラスに拡張され、多体量子物理学へのニューラルネットワークの広範な適用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T12:34:50Z)

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。