Joint Optimization of Routing and Purification to Meet Fidelity Targets in Quantum Networks
यह शोध पत्र एक लागत-आधारित शेड्यूलर का प्रस्ताव करता है जो क्वांटम नेटवर्क में फिडेलिटी लक्ष्यों को पूरा करते हुए विलंबता (लेटेंसी) को कम करने और सफलता दर को बढ़ाने के लिए मशीन लर्निंग अनुमानकों का उपयोग करके रूटिंग और एडेप्टिव प्यूरिफिकेशन राउंड को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है।