Quantum-Inspired Hamiltonian Optimization, Stochastic Tensor Networks and Adaptive Congestion Routing for Large-Scale QKD Networks
本論文は、動的なトラフィックとセキュリティ制約の下で大規模量子鍵配送ネットワークにおける適応的かつ多目的なルーティングを可能にするために、有効ハミルトニアンモデル、量子モンテカルロ・アニーリング、および確率的テンソルネットワーク状態圧縮を統合した量子インスパイアード最適化フレームワークを導入する。