論文の概要: Priority-Aware Routing for Quantum Networks:Integrating Coherence-Time Constraints into Scheduling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.38380v1
- Date: Tue, 29 Sep 2026 18:36:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-01 18:57:26.594846
- Title: Priority-Aware Routing for Quantum Networks:Integrating Coherence-Time Constraints into Scheduling
- Title（参考訳）: 量子ネットワークの優先度を考慮したルーティング:スケジューリングにおけるコヒーレンス時間制約の展開
- Abstract要約: 経路選択にデコヒーレンス制約を統合するコヒーレンス対応ルーティングプロトコルを提案する。
P2トラフィックは96.08%の忠実度を9倍の負荷増加と0.04ポイントの劣化で達成している。
Barabasi-Albertスケールフリートポロジーでは、このプロトコルは、97.8%高い集約スループットで、+4.12パーセントのポイントフィデリティの利点を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Quantum networks face a fundamental challenge absent in classical networks; finite memory coherence times mean that queuing delay directly degrades information quality, causing decoherence that has no classical analog. Existing routing protocols optimize for hop count or channel fidelity while treating scheduling delays as a secondary concern, leaving fidelity vulnerable to congestion-induced decoherence. We present a coherence-aware routing protocol that integrates decoherence constraints into path selection via a priority-modulated aging model derived analytically from Weighted Fair Queueing theory, where high-priority traffic receives compressed effective queue delay. We build a custom discrete-event simulator verified against NetSquid (across 104 states), and evaluate across two structurally diverse topology classes under identical physical parameters, isolating topology structure as the sole independent variable. In all experiments, our protocol is benchmarked against loss-only Dijkstra routing and FIFO scheduling as baselines. On topologies, P2 traffic achieves 96.08% fidelity under a 9x load increase with only 0.04 percentage point degradation, versus a 13.51 percentage point collapse for the loss-only baseline; P2 tail latency holds stable at 0.055 ms while Dijkstra degrades 5.5x. On Barabasi-Albert scale-free topologies, our protocol delivers a +4.12 percentage point fidelity advantage with 97.8% higher aggregate throughput at operational loads over the baseline, with a clearly characterized hub-saturation boundary at 160k QPS. FIFO scheduling provides negligible priority differentiation on both topology classes, providing strong evidence that coherence-aware routing-not scheduling alone is responsible for the observed QoS gains.
- Abstract（参考訳）: 量子ネットワークは、古典的ネットワークでは欠落している根本的な課題に直面している。有限メモリコヒーレンス時間(英語版)は、待ち行列の遅延が情報品質を直接劣化させ、古典的なアナログを持たないデコヒーレンスを引き起こすことを意味する。
既存のルーティングプロトコルは、ホップ数やチャネルの忠実度を最適化し、スケジューリング遅延を二次的関心事として扱い、渋滞によって引き起こされるデコヒーレンスに弱いままにしておく。
Weighted Fair Queueing 理論から解析的に導かれた優先度変調時効モデルを用いて,デコヒーレンス制約を経路選択に統合するコヒーレンス対応ルーティングプロトコルを提案する。
我々はNetSquid(104状態以上)に対して検証された独自の離散イベントシミュレータを構築し、同じ物理パラメータの下で2つの構造的に多様なトポロジークラスを評価し、トポロジー構造を独立変数として分離する。
全ての実験において、このプロトコルは損失のみのDijkstraルーティングとFIFOスケジューリングをベースラインとしてベンチマークする。
トポロジーでは、P2トラフィックは96.08%の忠実さを9倍の負荷で達成し、0.04ポイントしか低下しないが、損失のみのベースラインでは13.51ポイントが崩壊する。
Barabasi-Albertスケールフリートポロジでは, ベースライン上の運用負荷時の集約スループットが97.8%向上し, ハブ飽和境界が160kQPSであることが明確に示された。
FIFOスケジューリングは、両方のトポロジクラスにおいて無視できる優先度の区別を提供し、コヒーレンスを意識しないルーティングなしスケジューリングが観察されたQoSのゲインの原因であることを示す強力な証拠を提供する。
関連論文リスト
- CRISP: Cliff-awaRe Input-adaptive Sparse Prefilling with Structural-Mass-Motivated Routing [90.63350360476294]
本稿ではCRISP(Cliff-awaRe Input-adaptive Sparse Prefilling)を提案する。
ルーティング決定は、プロキシアテンションマップの構造から直接読み取ることができることを示す。
ソフトマックス後の質量崖を定式化し、厳密な累積被覆閾値が長い文脈でO(n)バックグラウンドノイズを蓄積することを理論的に示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-01T22:49:46Z) - Scalable Graph State Generation with O(1) Local Feedforward in Quantum Networks [20.203909213101337]
キュービットのコヒーレンス時間よりはるかに低いレベルへのルーティング決定遅延を低減するためのプロトコルを提案する。
提案プロトコルは,資源効率と時間実現性の両方の観点からよく機能する。
このプロトコルは、高忠実度星のサブグラフを達成するための明確な経路を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-15T08:10:59Z) - Gated QKAN-FWP: Scalable Quantum-inspired Sequence Learning [38.502127166117674]
量子インスパイアされたKolmogorov-Arnold Network(QKAN)とFWPを統合した高速軽量フレームワークQKAN-FWPを提案する。
私たちは、DARUAN(DatA Re-Uploading ActivatioN)として知られる、学習可能な非線形アクティベーションとしてシングルキュービットデータ再ロード回路を使用している。
時系列ベンチマーク,MiniGrid強化学習,および実世界の太陽周期予測を主要な実践的結果として取り上げ,その枠組みを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-07T13:04:09Z) - Centralizing Task-based Approach to Quantum Network Control [71.48385446560893]
階層アーキテクチャは、量子ネットワークに厳格な設計とタイミング制約を課します。
我々は、集中型コントローラを利用することで、リソース中心のタスクベースの量子ネットワーク制御アプローチをシミュレートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-05T03:57:17Z) - EAGLE: Edge-Aware Graph Learning for Proactive Delivery Delay Prediction in Smart Logistics Networks [0.5653106385738822]
本稿では,プロアクティブサプライチェーンリスク管理のためのハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。
提案手法は,軽量な Transformer patch encoder を用いて時間次数フローのダイナミクスを共同でモデル化する。
このフレームワークは0.0089のクロスシードF1標準偏差を示しており、最高の改良版よりも3.8倍改善されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-06T23:35:15Z) - Q-GARS: Quantum-inspired Robust Microservice Chaining Scheduling [0.42970700836450487]
本稿では,QUBOモデルとSQA(Simulated Quantum Annealing)に基づく検索とオンラインスケジューリング機構を統合するハイブリッドフレームワークQ-GARSを提案する。
シミュレーションの結果,Q-GARSは最短処理時間のグリーディベースラインに対して平均2.1%の重み付き完了時間改善を実現していることがわかった。
さらに、Q-GARSは、ロバストベースラインよりも1.1ポイント高い0.817の平均ノードリソース利用率を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-24T12:24:51Z) - LiQSS: Post-Transformer Linear Quantum-Inspired State-Space Tensor Networks for Real-Time 6G [85.58816960936069]
Sixth-Generation (6G) Open Radio Access Networks (O-RAN) における能動的およびエージェント的制御は、厳密なニアタイム(Near-RT)レイテンシと計算制約の下で制御グレードの予測を必要とする。
本稿では,効率的な無線テレメトリ予測のための変圧器後パラダイムについて検討する。
本稿では、自己アテンションを安定な状態空間動的カーネルに置き換える量子インスピレーション付き状態空間テンソルネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-18T12:08:38Z) - Network-Optimised Spiking Neural Network for Event-Driven Networking [2.5941336499463383]
スパイキングニューラルネットワークは、異常検出、ローカルルーティング制御、エッジでの混雑管理など、時間クリティカルなネットワークタスクに適したイベント駆動型計算を提供する。
本稿では,正規化された待ち行列の占有状態と回復資源を符号化したコンパクトな2変数ユニットであるNetwork-Optimized Spiking (NOS)を紹介する。
我々は、データ駆動初期化、リセットシャープネスに基づくホモトピーによる代理段階トレーニング、リソース制約されたデプロイメントのための境界のトポロジによる明確な安定性チェックのガイダンスを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-27T22:31:24Z) - SPARQ: Efficient Entanglement Distribution and Routing in Space-Air-Ground Quantum Networks [50.91365514137301]
宇宙空間量子(SPARQ)ネットワークは、シームレスなオンデマンドの絡み合い分布を提供する手段として開発された。
SPARQの複数のグラフ上でディープQネットワーク(DQN)を用いて深層強化学習フレームワークを提案し,訓練した。
通信相手間の絡み合いを確立するために,サードパーティの絡み合い分散政策を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-19T16:31:37Z) - Federated Learning for Energy-limited Wireless Networks: A Partial Model
Aggregation Approach [79.59560136273917]
デバイス間の限られた通信資源、帯域幅とエネルギー、およびデータ不均一性は、連邦学習(FL)の主要なボトルネックである
まず、部分モデルアグリゲーション(PMA)を用いた新しいFLフレームワークを考案する。
提案されたPMA-FLは、2つの典型的な異種データセットにおいて2.72%と11.6%の精度を改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-20T19:09:52Z)
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。