論文の概要: Scheduling Entanglement Flows in Multi-channel Quantum Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04767v1
• Date: Wed, 06 May 2026 11:15:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.79085
• Title: Scheduling Entanglement Flows in Multi-channel Quantum Networks
• Title（参考訳）: マルチチャネル量子ネットワークにおける絡み合い流れのスケジューリング
• Authors: Gongyu Ni, Lester Ho,
• Abstract要約: 本稿では,マルチチャネル量子ネットワークにおける絡み合い分布のリソース割り当てについて述べる。 ヘテロジニアスリンク特性を持つマルチチャネル量子ネットワークアーキテクチャを統合するシステムモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses resource allocation for entanglement distribution in multi-channel quantum networks. A system model is proposed that integrates a multi-channel quantum network architecture with heterogeneous link characteristics and user-centric entanglement request handling, including queuing and retry mechanisms. Classical allocation methods for assigning channels and quantum processors to generate entanglement between end nodes are implemented, including the Dynamic Efficient algorithm, Static Efficient algorithm, and the Success Enhancement algorithm. In addition, a Proximal Policy Optimization (PPO)-based allocation approach driven by a reward function is proposed. These methods are evaluated through multi-slot simulations using metrics such as request delay, total number of successful entanglement requests, network capacity utilization, and the entanglement request handling rate. The results show that Dynamic Efficient achieves the lowest delay, while Success Enhancement improves the number of successful requests through multipath allocation. The PPO-based method provides the best overall balance by improving capacity utilization and achieving both low delay and a high number of successful entanglement requests.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチチャネル量子ネットワークにおける絡み合い分布のリソース割り当てについて述べる。 マルチチャネル量子ネットワークアーキテクチャと不均一なリンク特性と、キューイングやリトライ機構を含むユーザ中心の絡み合い要求処理を統合したシステムモデルを提案する。 チャネルと量子プロセッサを割り当てて終端ノード間の絡み合いを生成する古典的な割り当て方法として、動的効率アルゴリズム、静的効率アルゴリズム、継承促進アルゴリズムがある。 また、報酬関数によって駆動されるPPOに基づくアロケーション手法を提案する。 これらの手法は、要求遅延、成功した絡み合い要求の総数、ネットワーク容量利用率、絡み合い要求処理率などの指標を用いてマルチスロットシミュレーションにより評価される。 その結果、動的効率は最低遅延を達成し、Success Improvementはマルチパスアロケーションによるリクエスト数を改善することがわかった。 PPOベースの手法は、キャパシティ利用を改善し、低遅延と多数の絡み合い要求の両方を達成することで、最高の全体的なバランスを提供する。

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