AI اور دنیا کے مشکل مسائل · کوانٹم طبیعیات اور کوانٹم کمپیوٹنگ · arXiv · 2026-10-21

متحرک کوانٹم نیٹ ورکس میں بیک وقت وابستگی کی تطہیر کی شیڈولنگ

اصل عنوان: Concurrent Entanglement Purification Scheduling in Dynamic Quantum Networks

کوانٹم نیٹ ورکس کو ایسا end-to-end entanglement فراہم کرنا ہوتا ہے جس کی fidelity ایپلیکیشن کے تقاضے پورے کرے، جو عام طور پر multi-hop راستوں پر purification کے ذریعے حاصل کیا جاتا ہے، لیکن موجودہ schedulers link level پر یا static request sets کے لیے کام کرتے ہیں اور link capacity اور quantum memories کے لیے مقابلہ کرنے والی بیک وقت requests کو نظرانداز کر دیتے ہیں۔ مقالہ heterogeneous links والے time-slotted نیٹ ورک میں بیک وقت entanglement purification scheduling کا مطالعہ کرتا ہے اور ایک ایسا MILP scheduler تشکیل دیتا ہے جو fairness criterion کے طور پر max-min path allocation کے ساتھ scheduled requests کو زیادہ سے زیادہ کرتا ہے، اور ساتھ ہی DQN، PPO اور SAC پر مبنی reinforcement learning schedulers بھی پیش کرتا ہے۔ مختلف loads، topologies اور fidelity targets کے تحت RL schedulers نے سب سے زیادہ success rates حاصل کیں، جو MILP سے 6% تک اور Progressive Filling اور Greedy heuristics سے بالترتیب 16.5% اور 19.5% بہتر تھیں، اگرچہ اس کے بدلے Bell-pair کی کھپت زیادہ ہوئی اور کچھ requests مؤخر ہوئیں، جبکہ زیادہ تر scenarios میں MILP نے سب سے زیادہ fairness اور Bell-pair کی سب سے کم کھپت دی۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →