論文の概要: Concurrent Entanglement Purification Scheduling in Dynamic Quantum Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.26900v1
• Date: Fri, 16 Oct 2026 19:58:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.379956
• Title: Concurrent Entanglement Purification Scheduling in Dynamic Quantum Networks
• Title（参考訳）: 動的量子ネットワークにおけるコンカレントエンタングルメント浄化スケジューリング
• Abstract要約: 量子ネットワークは、アプリケーションの要求を満たすエンドツーエンドの絡み合いを提供する必要があります。 既存のスケジューリングアプローチでは、リンクレベルをクリアするか、静的なリクエストセットに対してエンドツーエンドの忠実度を最適化する。 本稿では,異種リンクを持つ時間スロット量子ネットワークにおける同時絡み合い浄化スケジューリングについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum networks must deliver end-to-end entanglement whose fidelity meets application requirements, which typically requires entanglement purification along multi-hop paths. Existing scheduling approaches either purify at the link level or optimize end-to-end fidelity for a static set of requests, and do not capture concurrent requests competing for network resources over time. This paper studies concurrent entanglement purification scheduling in a time-slotted quantum network with heterogeneous links, in which requests compete for link capacity and quantum memories, and each request may be served by multiple parallel paths for increased reliability. We formulate a mixed-integer linear programming (MILP) scheduler that maximizes the number of scheduled requests, with max-min path allocation as a fairness criterion, and develop reinforcement learning (RL) schedulers based on DQN, PPO, and SAC, whose rewards balance request success against Bell-pair consumption. Simulations under varying network load, topologies and target fidelity thresholds show that the RL schedulers achieve the highest success rates, improving on MILP by up to 6% and on Progressive Filling and Greedy heuristics by 16.5% and 19.5% respectively, at the cost of higher Bell pair consumption and the deferral of a small fraction of requests. MILP, in contrast, achieves the highest fairness and the lowest Bell pair consumption in most scenarios.
• Abstract（参考訳）: 量子ネットワークはアプリケーション要件を満たすエンドツーエンドの絡み合いを提供しなければならない。 既存のスケジューリングアプローチでは、リンクレベルをクリアするか、静的なリクエストセットに対してエンドツーエンドの忠実度を最適化するか、時間とともにネットワークリソースと競合する同時リクエストをキャプチャしない。 本稿では,要求がリンク容量や量子メモリと競合する不均一なリンクを持つタイムスロット量子ネットワークにおいて,並列な絡み合いの浄化スケジューリングについて検討する。 DQN、PPO、SACに基づく強化学習(RL)スケジューラを開発し、ベルペア消費に対する要求成功のバランスをとる。 ネットワーク負荷、トポロジ、目標フィデリティ閾値の異なるシミュレーションでは、RLスケジューラが最も成功率が高く、MILPでは最大6%、プログレッシブフィリングとグレディヒューリスティックは16.5%、グレディヒューリスティックは19.5%である。 対照的にMILPは、ほとんどのシナリオで最高の公平性と最低のベルペア消費を達成する。

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