Quantum-Inspired Hamiltonian Optimization, Stochastic Tensor Networks and Adaptive Congestion Routing for Large-Scale QKD Networks
본 논문은 동적 트래픽 및 보안 제약 조건 하의 대규모 양자 키 분배 네트워크를 위한 적응형 다목적 라우팅을 가능하게 하기 위해 유효 해밀토니안 모델링, 양자 몬테카를로 어닐링, 확률적 텐서 네트워크 상태 압축을 결합한 양자 영감을 받은 최적화 프레임워크를 제시한다.