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Mahdi Chehimi，Bernd Simon，Walid Saad，Anja Klein，Don Towsley和M´erouane Debbah”匹配游戏，以优化量子通信的优化协会
摘要 - 量子交换机（QSS）服务量子通信网络中量子端节点（QCN）提交的请求，这是一个具有挑战性的问题，这是一个挑战性的问题，由于已提交请求的异构保真要求和QCN有限的资源的异质性保真度要求。有效地确定给定QS提供了哪些请求，这是促进QCN应用程序（如量子数据中心）中的开发。但是，QS操作的最新作品已经忽略了这个关联问题，并且主要集中在具有单个QS的QCN上。在本文中，QCN中的请求-QS关联问题是作为一种匹配游戏，可捕获有限的QCN资源，异质应用程序 - 特定的保真度要求以及对不同QS操作的调度。为了解决此游戏，提出了一个量表稳定的request-QS协会（RQSA）算法，同时考虑部分QCN信息可用性。进行了广泛的模拟，以验证拟议的RQSA算法的有效性。仿真结果表明，拟议的RQSA算法就服务请求的百分比和总体实现的忠诚度而实现了几乎最佳的（5％以内）的性能，同时表现优于基准贪婪的解决方案超过13％。此外，提出的RQSA算法被证明是可扩展的，即使QCN的大小增加，也可以保持其近乎最佳的性能。I. i ntroduction量子通信网络（QCN）被视为未来通信技术的支柱，因为它们在安全性，感知能力和计算能力方面具有优势。QCN依赖于Einstein-Podolsky-Rosen（EPR）的创建和分布，这是遥远QCN节点之间的纠缠量子状态[1]。每个EPR对由两个固有相关的光子组成，每个光子都会转移到QCN节点以建立端到端（E2E）纠缠连接。然而，纠缠光子的脆弱性质导致指数损失，随着量子通道（例如光纤）的行驶距离而增加。因此，需要中间量子中继器节点将长距离分为较短的片段，通过对纠缠的光子进行连接以连接遥远的QCN节点[2]。当此类中继器与多个QCN节点共享多个EPR对以创建E2E连接时，它们被称为量子开关（QSS）。
物理信息量子通信网络
摘要 — 量子通信是一种很有前途的技术，将在未来网络的设计中发挥重要作用。事实上，量子物理学和经典通信界都在致力于开发量子通信网络 (QCN) 的新架构、解决方案和实际实现。尽管这些努力导致了当今技术的各种进步，但两界在设计和优化 QCN 性能方面的研究工作仍然存在不小的差距。例如，经典通信界的大多数先前研究在设计 QCN 时都忽略了重要的基于量子物理的约束。例如，许多现有的关于纠缠分布的研究没有考虑到量子存储器内量子比特的退相干，因此，由于它们假设量子态的寿命是无限的，因此它们的设计变得不切实际。在本文中，我们通过依赖 QCN 不同组件所依据的量子物理原理，以物理学的方式对 QCN 的性能进行了新颖的分析。然后评估物理信息方法的需求，并分析其在各个开放研究领域设计实用 QCN 的基本作用。此外，我们确定了新的物理信息性能指标和控制，使 QCN 能够利用量子技术的最新进展来提高其性能。最后，我们分析了 QCN 中的多个紧迫挑战和开放研究方向，必须使用物理信息方法来处理这些挑战和开放研究方向才能产生切实可行的结果。最终，这项工作试图弥合 QCN 领域经典通信和量子物理学界之间的差距，以促进未来通信网络向量子互联网的发展。
马丁喷气特 - 欧盟
Tommaso Calarco教授率先应用了量子最佳控制方法在量子计算和多体量子系统中的应用。目前，科隆大学托马索大学理论物理学研究所的ForschungszentrumJülich彼得·格伦伯格研究所的量子控制研究所主任，汤马索大学理论上的量子信息教授，在费拉拉大学获得了博士学位，并开始在P. Zollerererersh of P. Zollersrruck of P. Zollersrruck of P. Zollerersrruck of inssfruck。他于2004年被任命为特伦托BEC中心的高级研究员，并于2007年在乌尔姆大学（University of Ulm）担任物理学教授，随后他成为复杂量子系统研究所和综合量子科学技术中心的主任。他于2016年撰写了《量子宣言》，该宣言发起了欧洲委员会的Quantum旗舰计划，目前是旗舰管理机构之一的主席：量子社区网络（QCN）。在2020年，他与QCN一起发起了一项计划，以建立欧洲量子工业的财团，该联盟已于2021年以欧洲量子工业联盟（QUIC）的名义合法建立。
用于机器学习的参数化量子电路
量子计算机能否用于实现比传统方法更好的机器学习模型？这些方法是否适合当今嘈杂的量子硬件？在本文中，我们制作了一个 Python 框架，用于实现基于在量子硬件上评估的参数化量子电路的机器学习模型。该框架能够实现量子神经网络 (QNN) 和量子电路网络 (QCN)，并使用基于梯度的方法对其进行训练。为了计算量子电路网络的梯度，我们开发了一种基于参数移位规则的反向传播算法，该算法同时利用了经典硬件和量子硬件。我们进行了一项数值研究，试图描述密集神经网络 (DNN)、QNN 和 QCN 如何作为模型架构的函数运行。我们专注于研究消失梯度现象，并分别使用经验费舍尔信息矩阵 (EFIM) 和轨迹长度量化模型的可训练性和表达性。我们还通过在人工数据以及真实世界数据集上训练模型来测试模型的性能。
机器学习的参数化量子电路
是否可以将量子计算机用于实现比传统方法更好的机器学习模型，并且此类方法适合当今的嘈杂量子硬件吗？在本论文中，我们制作了一个Python框架，用于基于在量子硬件上评估的参数化量子电路来实施机器学习模型。该框架能够实现量子神经网络（QNN）和量子电路网络（QCN），并使用基于梯度的方法训练它们。为了计算量子电路网络的梯度，我们基于利用经典和量子硬件的参数移动规则开发了一种反向传播算法。我们进行了一项数值研究，我们试图表征密集神经网络（DNNS），QNN和QCN的表现如何作为模型架构的函数。我们专注于研究消失的梯度现象，并分别使用经验纤维信息矩阵（EFIM）和轨迹长度来量化模型的训练性和表达性。我们还通过对人工数据以及现实世界数据集训练模型来测试模型的性能。