論文の概要: Consensus Protocols for Entanglement-Aware Scheduling in Distributed Quantum Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06847v1
- Date: Fri, 06 Feb 2026 16:36:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.485992
- Title: Consensus Protocols for Entanglement-Aware Scheduling in Distributed Quantum Neural Networks
- Title（参考訳）: 分散量子ニューラルネットワークにおける絡み合いを考慮したスケジューリングのためのコンセンサスプロトコル
- Authors: Kuan-Cheng Chen, Samuel Yen-Chi Chen, Mahdi Chehimi, Felix Burt, Kin K. Leung,
- Abstract要約: 本稿では,適応的絡み合い管理を伴う量子コンセンサスプロトコルを協調設計するConsensus-Entanglement-Aware Scheduling (CEAS) フレームワークを提案する。
CEASはフィデリティ重み付けアグリゲーションを統合し、パラメータ更新は量子フィッシャー情報によって重み付けされ、ノイズの多い寄与を抑制する。
CEASは、10～15パーセントの精度を維持している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.148407575244942
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The realization of distributed quantum neural networks (DQNNs) over quantum internet infrastructures faces fundamental challenges arising from the fragile nature of entanglement and the demanding synchronization requirements of distributed learning. We introduce a Consensus-Entanglement-Aware Scheduling (CEAS) framework that co-designs quantum consensus protocols with adaptive entanglement management to enable robust synchronous training across distributed quantum processors. CEAS integrates fidelity-weighted aggregation, in which parameter updates are weighted by quantum Fisher information to suppress noisy contributions, with decoherence-aware entanglement scheduling that treats Bell pairs as perishable resources subject to exponential decay. The framework incorporates quantum-authenticated Byzantine fault tolerance, ensuring security against malicious nodes while maintaining compatibility with noisy intermediate-scale quantum (NISQ) constraints. Our theoretical analysis establishes convergence guarantees under heterogeneous noise conditions, while numerical simulations demonstrate that CEAS maintains 10-15 percentage points higher accuracy compared to entanglement-oblivious baselines under coordinated Byzantine attacks, achieving 90 percent Bell-pair utilization despite coherence time limitations. This work provides a foundational architecture for scalable distributed quantum machine learning, bridging quantum networking, distributed optimization, and early fault-tolerant quantum computation.
- Abstract（参考訳）: 量子インターネットインフラ上での分散量子ニューラルネットワーク(DQNN)の実現は、絡み合いの脆弱な性質と分散学習の同期要求から生じる根本的な課題に直面している。
本稿では、分散量子プロセッサ間の堅牢な同期トレーニングを実現するために、適応的絡み合い管理を伴う量子コンセンサスプロトコルを共設計するConsensus-Entanglement-Aware Scheduling (CEAS)フレームワークを紹介する。
CEASは、パラメータ更新を量子フィッシャー情報によって重み付けしてノイズの多い寄与を抑制するフィデリティ重み付けアグリゲーションと、ベル対を指数的崩壊の対象となる生かし得る資源として扱うデコヒーレンス対応の絡み合わせスケジューリングを統合する。
このフレームワークには、量子認証されたビザンチンのフォールトトレランスが含まれており、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)制約との互換性を維持しながら、悪意のあるノードに対するセキュリティを確保している。
理論的解析により,不均一な雑音条件下での収束保証が確立される一方,数値シミュレーションにより,CEASはコヒーレンス時間制限にもかかわらずベルペア利用率の90%を達成し,ビザンチン攻撃による絡み合いの少ないベースラインに比べて10～15ポイント高い精度を維持していることが示された。
この作業は、スケーラブルな分散量子機械学習、ブリッジング量子ネットワーク、分散最適化、早期フォールトトレラント量子計算のための基盤アーキテクチャを提供する。
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