論文の概要: Stochastic Multipath Routing for High-Throughput Entanglement Distribution in Quantum Repeater Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25563v1
- Date: Thu, 26 Mar 2026 15:36:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.36216
- Title: Stochastic Multipath Routing for High-Throughput Entanglement Distribution in Quantum Repeater Networks
- Title（参考訳）: 量子リピータネットワークにおける高速エンタングルメント分布のための確率的マルチパスルーティング
- Authors: Ankit Mishra, Kang Hao Cheong,
- Abstract要約: 量子リピータネットワークは損失のあるリンク上の絡み合いを分散し、多くのユーザは絡み合ったペアの限られたプールを共有している。
既存のルーティング方式の多くは、常に単一のベストパスを使用するか、あるいはリアルタイムに実行が難しいグローバル最適化に依存している。
本稿では,複数のエッジ不連続経路の1つに沿って,各絡み合い要求をランダムに送信するマルチパスルールを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.036769600366487
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Quantum repeater networks distribute entanglement over lossy links while many users share a limited pool of entangled pairs. Most existing routing schemes either always use a single best path or rely on global optimizations that are hard to run in real time. Here we propose and analyze a simple alternative: a stochastic multipath rule in which each entanglement request is sent at random along one of several edge-disjoint repeater paths, with a single parameter that controls the bias between shorter and longer routes. Using a distance-dependent lossy network model with finite per-link capacities and probabilistic entanglement swapping, we develop an analytic description of the resulting end-to-end entanglement rate as a function of this bias and validate it with large-scale numerical simulations. We find that an intermediate bias consistently outperforms both deterministic extremes across distances, traffic patterns, attenuation, swapping noise, and congestion, bringing the rate close to simple capacity upper bounds and making link usage more even across networks. These results identify stochastic multipath routing as a lightweight classical control strategy for boosting performance and scalability in near-term quantum repeater networks.
- Abstract（参考訳）: 量子リピータネットワークは損失のあるリンク上の絡み合いを分散し、多くのユーザは絡み合ったペアの限られたプールを共有している。
既存のルーティング方式の多くは、常に単一のベストパスを使用するか、あるいはリアルタイムに実行が難しいグローバル最適化に依存している。
本稿では,複数のエッジ・ディスジョイント・リピータパスの1つに沿って,各絡み合い要求をランダムに送信する確率的マルチパスルールを提案する。
有限リンク容量と確率エンタングルメントスワップを有する距離依存損失ネットワークモデルを用いて,このバイアスの関数として結果のエンドツーエンドエンタングルメント率の解析記述を作成し,大規模数値シミュレーションにより検証する。
中間バイアスは, 距離, 交通パターン, 減衰, ノイズ交換, 渋滞など, 決定論的極端を常に上回り, 単純な容量上限に近づき, ネットワーク間のリンク使用率も向上することがわかった。
これらの結果から、確率的マルチパスルーティングは、短期量子リピータネットワークの性能向上とスケーラビリティ向上のための軽量な古典的制御戦略であることが示された。
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