量子网络传输质量估计：计算、仿真还是学习？

研究提出面向量子网络传输质量（QoT）估计的“计算/仿真/学习”（compute/simulate/learn）决策框架，用于为路由调度等控制面决策提供端到端保真度评估。研究表明，解析计算适用于简单场景，随机存储效应显著时必须采用仿真，而轻量级学习代理模型能以极低运行时成本逼近仿真结果以支持在线控制。该工作同时指出了 Sim-to-Real 迁移及全拓扑泛化等部署挑战。