論文の概要: Syndrome-as-Header: A Quantum Label-Switching Architecture via Uncorrectable Error Injection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.14484v1
- Date: Thu, 16 Jul 2026 01:55:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-17 17:01:32.954123
- Title: Syndrome-as-Header: A Quantum Label-Switching Architecture via Uncorrectable Error Injection
- Title(参考訳): シンドローム・アズ・ヒーダ: 修正不能なエラー注入による量子ラベルスイッチングアーキテクチャ
- Authors: IlKwon Sohn, Ju-Bong Kim, Kwangil Bae, Wooyeong Song, Wonhyuk Lee,
- Abstract要約: 量子ネットワークのスケーリングには、制御面のタイミングの不確実性を許容するパケット転送が必要である。
本稿では、符号化ペイロードのシンドローム構造にルーティングラベルを埋め込む量子ラベルスイッチングアーキテクチャであるシンドローム・アズ・ヘーダ(SAH)を提案する。
コアルータはシンドロームヘッダーを抽出し、修正可能な残チャネルエラーコンポーネントを抑圧し、論理ペイロードを計測または復号することなくラベルを交換する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Scaling quantum networks beyond point-to-point links requires packet forwarding that can tolerate control-plane timing uncertainty. Existing optical-burst switching (OBS) and quantum-wrapper-based packet switching (QW) rely on external classical headers whose jitter-prone processing must remain aligned with in-flight quantum payloads, creating guard-window or fiber-delay-line budget failures. This paper proposes Syndrome-as-Header (SAH), a quantum label-switching architecture that embeds routing labels into the syndrome structure of an encoded payload. The proposed scheme uses Uncorrectable Error Injection (UEI) to map flow labels to reference syndromes and builds a syndrome-space header codebook whose decoding regions remain distinguishable under correctable channel-induced syndrome deviations. Core routers extract the syndrome header, suppress the correctable residual channel-error component, and swap labels without measuring or decoding the logical payload. SAH supports FAST forwarding and VERIFICATION mode, the latter providing end-to-end consistency checking while retaining swappable labels. In NSFNet timing benchmarks with common per-hop quantum error correction (QEC), SAH eliminates the external-header/payload alignment condition, so timing uncertainty appears as memory residence and delivered latency rather than alignment-budget drops. With a $T_2$-based memory-residence penalty, the advantage depends on router memory coherence; for sufficiently long coherence, SAH maintains higher acceptance and throughput than OBS+QEC and QW+QEC under high jitter.
- Abstract(参考訳): 点対点リンクを超えて量子ネットワークをスケーリングするには、制御面のタイミングの不確実性に耐えられるパケット転送が必要である。
既存の光バーストスイッチング(OBS)と量子ラッパーベースのパケットスイッチング(QW)は、ジッタプロン処理を飛行中の量子ペイロードと整合させなければならない外部の古典的ヘッダに依存しており、ガードウインドウやファイバレイラインの予算失敗を発生させる。
本稿では、符号化ペイロードのシンドローム構造にルーティングラベルを埋め込む量子ラベルスイッチングアーキテクチャであるシンドローム・アズ・ヘーダ(SAH)を提案する。
提案手法では, フローラベルを参照シンドロームにマッピングするために, Uncorrectable Error Injection (UEI) を用い, デコード領域が修正可能なチャネル誘発症候群の偏差の下で識別可能なシンドローム空間ヘッダーコードブックを構築した。
コアルータはシンドロームヘッダーを抽出し、修正可能な残チャネルエラーコンポーネントを抑圧し、論理ペイロードを計測または復号することなくラベルを交換する。
SAHはFAST転送と検証モードをサポートし、後者は交換可能なラベルを保持しながらエンドツーエンドの一貫性チェックを提供する。
NSFNetの一般的な量子エラー補正(QEC)によるタイミングベンチマークでは、SAHは外部ヘッダ/ペイロードアライメント条件を排除しているため、時間不確実性はアライメント予算のドロップよりもメモリ常駐や配信遅延として現れる。
十分な長いコヒーレンスでは、SAHはOBS+QECやQW+QECよりも高い受け入れとスループットを維持している。
関連論文リスト
- SCOPE: A Syndrome-Driven Control Plane for QEC-Enabled Quantum Networks [7.746657732894142]
純受動テレメトリを用いた共同ルーティングと符号化最適化を実現するネットワーク層アーキテクチャSCOPEを提案する。
SCOPEは、標準EMベースラインに対する推定誤差を60%以上削減する。
大規模ネットワークでは、この精度はトポロジーを意識したベースラインに対して論理誤差率を30~35%(最大65%)削減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-07T23:00:09Z) - FED-FSTQ: Fisher-Guided Token Quantization for Communication-Efficient Federated Fine-Tuning of LLMs on Edge Devices [12.523170571488711]
フェデレートされた微調整は、プライベートデータを集中することなく、エッジデバイスに大規模言語モデル(LLM)を適用する実践的な方法を提供する。
我々は,Fed-FSTQを提案する。Fed-FSTQは,通信効率のよいLLMファインチューニングのための,フィッシャー誘導型トークン量子化システムプリミティブである。
また,Fed-FSTQは,標準のLORAベースラインに対して,固定品質閾値に達するために必要な累積アップリンクトラフィックを46倍に削減し,エンドツーエンドのウォール・ツー・タイムの精度を52%向上させることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-28T09:29:41Z) - Boundary-Aware Stabilizer Scheduling for Distributed Quantum Error Correction [1.556083770714207]
色符号のようなトポロジカルな量子誤差補正では、パリティチェックはベル対を用いた遠隔CNOT操作を必要とする。
このオーバーヘッドを減らすための自然な方法は、いくつかのシーム測定をスキップすることです。
我々は,標準のシンドローム抽出回路に直接統合するスケジューリングモジュールを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-24T11:49:07Z) - LATA: Laplacian-Assisted Transductive Adaptation for Conformal Uncertainty in Medical VLMs [61.06744611795341]
医用視覚言語モデル(VLM)は医用画像の強力なゼロショット認識器である。
本研究では,ラプラシアン支援トランスダクティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ(texttttextbfLATA,ラプラシアン支援トランスダクティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ)を提案する。
texttttextbfLATAは交換性を損なうことなくゼロショット予測をシャープにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-19T16:45:38Z) - Generalizing GNNs with Tokenized Mixture of Experts [75.8310720413187]
安定性の向上には,変化に敏感な特徴への依存を低減し,既約最悪の一般化フロアを残す必要があることを示す。
本研究では,STEM-GNNを提案する。STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN,STEM-GNN。
9つのノード、リンク、グラフのベンチマークで、STEM-GNNはより強力な3方向バランスを実現し、クリアグラフ上での競争力を維持しながら、次数/ホモフィリーシフトや特徴/エッジの破損に対する堅牢性を改善している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-09T22:48:30Z) - PropHunt: Automated Optimization of Quantum Syndrome Measurement Circuits [5.417269705653019]
シンドローム計測(SM)回路は、コードの論理誤差率を定義する。
PropHuntはCSSコードのSM回路を最適化する自動化ツールである。
我々はまた、論理誤差率に対するPropHuntのきめ細かい制御を利用してZero-Noise Extrapolation(ZNE)を改善する、短期QECアプリケーションであるHook-ZNEを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-24T20:22:17Z) - Unsupervised Conformal Inference: Bootstrapping and Alignment to Control LLM Uncertainty [49.19257648205146]
生成のための教師なし共形推論フレームワークを提案する。
我々のゲートは、分断されたUPPよりも厳密で安定した閾値を提供する。
その結果は、ラベルのない、API互換の、テスト時間フィルタリングのゲートになる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-26T23:40:47Z) - Compilation-informed probabilistic quantum error cancellation [2.079863206645103]
本稿では,回路,QEC符号,およびコンパイラに依存しない論理ゲートノイズに対する量子エラー緩和方式を提案する。
最大回路サイズとQEC符号距離は目標精度とは独立であり、QECのみに基づく戦略とは対照的である。
提案手法は,高精度推定のための量子リソース要件を著しく低減し,高精度非依存オーバーヘッドを伴うフォールトトレラント量子計算への実用的な経路を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-27T18:00:10Z) - Fault-tolerant quantum architectures based on erasure qubits [49.227671756557946]
我々は、支配的なノイズを既知の場所での消去に効率よく変換することで、消去量子ビットの考え方を利用する。
消去量子ビットと最近導入されたFloquet符号に基づくQECスキームの提案と最適化を行う。
以上の結果から, 消去量子ビットに基づくQECスキームは, より複雑であるにもかかわらず, 標準手法よりも著しく優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-21T17:40:18Z) - Deep Quantum Error Correction [73.54643419792453]
量子誤り訂正符号(QECC)は、量子コンピューティングのポテンシャルを実現するための鍵となる要素である。
本研究では,新しいエンペンド・ツー・エンドの量子誤りデコーダを効率的に訓練する。
提案手法は,最先端の精度を実現することにより,QECCのニューラルデコーダのパワーを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-27T08:16:26Z)
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。