論文の概要: Q-MAP: Multi-Platform Benchmarking of Distributed Quantum Computing for Coherent Controlled Islanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.27829v1
• Date: Wed, 19 Aug 2026 15:13:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.987558
• Title: Q-MAP: Multi-Platform Benchmarking of Distributed Quantum Computing for Coherent Controlled Islanding
• Title（参考訳）: Q-MAP:Coherent Controled Islandingのための分散量子コンピューティングのマルチプラットフォームベンチマーク
• Abstract要約: 固定された回路単位のキュービット予算の下で、コヒーレントな制御された島づくりのために量子コンピューティングフレームワークが開発された。 このフレームワークは、ノイズ下ですべてのプラットフォーム上で最適かつ運用可能なパーティションを実現する。 大規模電力システム最適化において、量子コンピューティングのマルチバックエンドベースラインを確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.677892416842944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The integration of distributed energy resources into power networks is accelerating. The resulting variability narrows operating margins, so a disturbance can cascade into a wide-area blackout. Controlled islanding arrests that propagation by splitting a compromised grid into self-sustaining islands that keep coherent generators together. Exact classical solutions become intractable as the bus count and island number grow. Gate-based quantum optimization provides a different route through this combinatorial space, although its reach is limited when one circuit carries every bus assignment, since qubit count and depth then follow grid size. In this study, a round-synchronous distributed quantum computing framework is developed for coherent controlled islanding under a fixed per-circuit qubit budget. Every round derives all regional subproblems from one frozen grid-wide snapshot, dispatches them to independent quantum backends at the same time, and merges the returned candidates classically into one globally evaluated update. Circuits executed in parallel therefore keep a constant size as the grid grows, and a round costs the slowest region rather than the sum of all of them. Benchmarking spans IEEE systems from 9 to 300 buses on simulation and on quantum processors of different architectures. The framework attains optimal and operationally feasible partitions on every platform under noise, even where compilation cost differs by nearly an order of magnitude. Bounding width in this way places grids beyond the reach of monolithic circuits within range of present devices and establishes a multi-backend baseline for quantum computing in large-scale power-system optimization.
• Abstract（参考訳）: 分散型エネルギー資源の電力ネットワークへの統合が加速している。 その結果、変動性は操作マージンを狭めるため、乱れは広い範囲のブラックアウトにカスケードすることができる。 コントロールされた島は、妥協されたグリッドを自給自足の島に分割して、コヒーレントな発電機を一緒に維持することで、伝播を逮捕する。 バスの数や島数が増加するにつれて、古典的な解法は難易度が増す。 ゲートベースの量子最適化は、この組合せ空間を通る異なる経路を提供するが、その到達範囲は1つの回路が全てのバスを割り当てるときに限られる。 本研究では、固定回路単位の量子ビット予算の下で、コヒーレント制御された島づくりのためのラウンド同期分散量子コンピューティングフレームワークを開発した。 各ラウンドは、凍結されたグリッド全体のスナップショットからすべてのサブプロブレムを導き、それらを独立した量子バックエンドに同時にディスパッチし、古典的に返された候補をグローバルに評価された1つの更新にマージする。 したがって、並列に実行される回路は、グリッドが大きくなるにつれて一定のサイズを維持し、ラウンドはそれら全てを合計するよりも、最も遅い領域を犠牲にする。 ベンチマークは、シミュレーションや異なるアーキテクチャの量子プロセッサ上で、9から300バスまでのIEEEシステムにまたがる。 このフレームワークは、コンパイルコストがほぼ1桁異なる場合でも、ノイズ下で各プラットフォーム上で最適かつ運用可能なパーティションを実現する。 このような境界幅は、現在のデバイスの範囲内でモノリシック回路の範囲を超えてグリッドを配置し、大規模電力システム最適化における量子コンピューティングのマルチバックエンドベースラインを確立する。

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