AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · क्वांटम भौतिकी और क्वांटम कंप्यूटिंग · arXiv · 2026-10-21

डायनामिक क्वांटम नेटवर्क में समवर्ती एंटैंगलमेंट शुद्धिकरण शेड्यूलिंग

मूल शीर्षक: Concurrent Entanglement Purification Scheduling in Dynamic Quantum Networks

क्वांटम नेटवर्कों को अंत-से-अंत ऐसा उलझाव पहुँचाना होता है जिसकी फिडेलिटी अनुप्रयोग की आवश्यकताओं को पूरा करे, जो आमतौर पर बहु-हॉप पथों पर शुद्धिकरण के जरिए हासिल किया जाता है, लेकिन मौजूदा शेड्यूलर लिंक स्तर पर या स्थिर अनुरोध-समुच्चयों के लिए काम करते हैं और लिंक क्षमता तथा क्वांटम मेमोरी के लिए प्रतिस्पर्धा करते समकालिक अनुरोधों की अनदेखी करते हैं। शोध-पत्र विषम लिंकों वाले समय-खंडित नेटवर्क में समकालिक उलझाव-शुद्धिकरण शेड्यूलिंग का अध्ययन करता है, जिसमें एक MILP शेड्यूलर तैयार किया गया है जो निष्पक्षता मानदंड के रूप में मैक्स-मिन पथ आवंटन के साथ निर्धारित अनुरोधों को अधिकतम करता है, और साथ ही DQN, PPO और SAC पर आधारित रीइनफोर्समेंट लर्निंग शेड्यूलर भी हैं। अलग-अलग भार, टोपोलॉजी और फिडेलिटी लक्ष्यों के अंतर्गत RL शेड्यूलरों ने सर्वाधिक सफलता दर हासिल की, जो MILP से 6% तक और Progressive Filling तथा Greedy ह्यूरिस्टिक्स से 16.5% और 19.5% बेहतर रही, इसकी कीमत अधिक बेल-युग्म खपत और कुछ अनुरोधों के स्थगन के रूप में चुकानी पड़ी, जबकि MILP ने अधिकांश परिदृश्यों में सर्वाधिक निष्पक्षता और सबसे कम बेल-युग्म खपत दी।

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