Ин таҳқиқот модели гибридии ҳисоббарории мобилии канорӣ–квантиеро таҳия мекунад, ки меомӯзад, чӣ гуна вазифаҳои ҳисоббарории дастгоҳҳои ҳаракаткунанда байни протсессори маҳаллӣ, CPU/GPU-и дурдаст ё захираҳои QPU ба таври динамикӣ тақсим карда шаванд. Муҳаққиқон барои масъалаи интиқоли вазифаҳои бо вақт алоқаманд оптимизатсияи Ляпунов, равиши Deep Q-Network (DQN)-ро барои интихоби дискретии ҳолати вазифа ва алгоритми Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)-ро барои ҳиссаи интиқоли қисмии вазифа муттаҳид мекунанд; дар симулятсияҳои ададӣ бо 15 дастгоҳи мобилӣ ва модели ҳаракатнокии Гаусс–Марков, равиши пешниҳодшудаи Ляпунов дар асоси DRL нисбат ба усулҳои CPU-only, QPU-only ва интихоби тасодуфии муқоисашуда арзиши миёнаи вақтӣ камтар медиҳад. Дар шароити омӯхташуда p^max=0,4 dBm ва ҳадафи интиқоли дурдасти дарозмуддат Δ=0,7 бо пасттарин арзиши миёна алоқаманд дониста мешавад. Бо вуҷуди ин, натиҷаҳо тасдиқи пурраи раванд дар шабакаи воқеии мобилии квантӣ ё дар QPU-и физикӣ нестанд; онҳо ба таҳқиқоти симулятсионӣ асос меёбанд, ки дар он ҷузъҳои зиёде, аз ҷумла вақти коркарди квантӣ, истеъмоли энергия ва эҳтимоли хато, ба таври математикӣ модел карда шудаанд.

Идеяи асосии таҳқиқот ин аст, ки ҳар як вазифаи ҳисоббарорӣ ҳатман танҳо ба захираи классикӣ ё танҳо ба захираи квантӣ фиристода нашавад, балки қарор аз рӯйи тағйирёбандаҳое чун ҷойгиршавии дастгоҳ, шароити канали бесим, ҳаҷми вазифа, ҳадди таъхир, иқтидори CPU, шумораи кубитҳои зарурӣ барои QPU ва эҳтимоли моделшудаи муваффақияти ҳисоббарории квантӣ қабул карда шавад. Дар варианти чорум — интиқоли қисмӣ — як қисми вазифа ба таври маҳаллӣ дар дастгоҳ иҷро шуда, қисми боқимонда метавонад ба захираи классикӣ ё квантии дурдаст фиристода шавад.

Таҳқиқот кадом масъаларо ҳал кардан мехоҳад?

Дар системаҳои mobile edge computing иҷро кардани ҳамаи вазифаҳои серҳисоб дар телефон, дастгоҳи IoT ё дастгоҳи дигари канорӣ аз ҷиҳати энергия ва иқтидори коркард гарон буда метавонад. Интиқоли вазифа ба сервери дурдаст бошад, вақти интиқоли бесими маълумот ва хароҷоти энергияро ба вуҷуд меорад. Вақте ба ин ҳаракати дастгоҳи мобилӣ, тағйирёбии сифати канал дар давоми вақт ва гуногунии талаботи ҳаҷм ва таъхири вазифаҳо илова мешавад, масъалаи қарор аз оптимизатсияи як лаҳзаи вақт берун рафта, ба масъалаи банақшагирии дарозмуддат табдил меёбад.

Камбуди таҳқиқотии кори манбаъ низ дар ҳамин ҷо муайян карда мешавад. Муҳаққиқон қайд мекунанд, ки таҳқиқотҳои пешинаи ҳисоббарории гибридии мобилии канорӣ–квантӣ асосан ба тақсимоти фаврӣ ё статии захираҳо равона буданд; онҳо мақсад доранд низоми дарозмуддати интиқоли вазифаҳоро созанд, ки ҳаракатнокии дастгоҳ ва тағйирёбии вазифаҳоро дар вақт ба назар гирад.

Меъмории гибридии MEQC чӣ гуна сохта мешавад?

Модели системавии расми 1 меъмориеро нишон медиҳад, ки дар он дастгоҳҳои мобилии гетерогенӣ дар минтақаи фарогирӣ тавассути нуқтаи дастрасӣ ба сервери марказии абрӣ пайваст мешаванд. Қабул карда мешавад, ки сервер на танҳо захираҳои классикии CPU/GPU, балки захираҳои QPU низ дорад. Пайвастшавии байни дастгоҳи мобилӣ ва нуқтаи дастрасӣ ҳамчун алоқаи мобилӣ, пайвастшавии нуқтаи дастрасӣ ва абри марказӣ бошад ҳамчун алоқаи нахӣ модел карда мешавад.

Дар система \(M\) дастгоҳи мобилӣ мавҷуд аст ва ҳар дастгоҳ метавонад дар фосилаи вақти \(r\) вазифаи дигари ҳисоббарорӣ гирад. Аз нуқтаи назари ҳисоббарории классикӣ вазифа дар манбаъ тақрибан

\[ \mathcal{J}_m[r]= \left\{ d_m[r], q_m[r], t_m^{\max}[r] \right\} \]

ба ин шакл муайян карда мешавад. Дар ин ҷо \(d_m[r]\) андозаи маълумоти вазифа, \(q_m[r]\) давраҳои CPU барои ҳар воҳиди маълумот ва \(t_m^{\max}[r]\) таъхири ҳадди аксари иҷозатдодашудаи вазифаро ифода мекунад.

Чор ҳолати гуногуни интиқоли вазифа

Расми 2 чор ҳолатеро, ки асоси механизми қабули қарорҳои таҳқиқотро ташкил медиҳанд, ба таври визуалӣ ҷудо мекунад.

Ҳиссаи интиқоли қисмӣ

\[ \phi_m[r]\in[0,1] \]

ифода карда мешавад. \(\phi_m=0\) ба иҷрои пурраи вазифа ба таври маҳаллӣ, \(\phi_m=1\) ба интиқоли пурраи он ба сервери дурдаст ва \(0<\phi_m<1\) ба тақсим шудани вазифа мувофиқ аст.

Хароҷоти алоқаи бесим чӣ гуна ҳисоб карда мешавад?

Суръати маълумот байни дастгоҳ ва нуқтаи дастрасӣ бо ифодаи навъи Шеннон модел карда мешавад:

\[ R_{m,0}[r] = B\log_2 \left( 1+ \frac{p_{m,0}[r]g_{m,0}[r]} {\sigma^2} \right). \]

Дар ин ҷо \(B\) паҳнои банди ҷудошуда, \(p_{m,0}[r]\) қувваи интиқоли дастгоҳ, \(g_{m,0}[r]\) афзоиши лаҳзавии канал ва \(\sigma^2\) истилоҳи садоро ифода мекунанд. Қабул карда мешавад, ки афзоиши канал таъсири талафи роҳ, сояафканӣ ва хомӯшшавии зудро дар бар мегирад.

Ҳангоми истифодаи CPU/GPU-и дурдаст таъхири умумӣ ҳамчун маҷмӯи фиристодани вазифа ба сервер, ҳисоб кардани он дар протсессори дурдаст ва баргардонидани бастаи натиҷа ба дастгоҳ модел карда мешавад:

\[ t^C_{m,0}[r] = t^{C,1}_{m,0}[r] + t^{C,2}_{m,0}[r] + t^{C,3}_{m,0}[r]. \]

Интихоби QPU дар кадом шароит имконпазир аст?

Ҳангоми гузаштан ба ҳолати квантӣ вазифа на танҳо бо ҳаҷми маълумот ва давраҳои CPU, балки бо шумораи кубитҳои талабкардаи схемаи квантӣ ва умқи схема низ муайян карда мешавад. Манбаъ тағйирёбандаи \(o_m[r]\)-ро барои шумораи кубитҳои зарурӣ ва \(l_m[r]\)-ро барои умқи схемаи квантӣ истифода мебарад.

Вақти ҳисоббарории квантӣ аз рӯйи давомнокии дарвозаҳои яккубитӣ, дукубитӣ ва дарвозаҳои ченкунӣ модел карда мешавад. Дар модели энергия, илова бар истеъмоли ин дарвозаҳо, хароҷоти кубитҳои физикӣ ва зербинои ислоҳи хато низ ба ҳисоб гирифта мешавад. Манбаъ махсус таъкид мекунад, ки хунуккунӣ ва ислоҳи хатои квантӣ дар истеъмоли энергияи QPU нодида гирифта нашаванд.

Интихоби QPU ба ду шарти асосии мувофиқат вобаста аст:

\[ S_m[r]\geq \frac{2}{3} \]

ва

\[ o_m^C\geq o_m[r]. \]

Шарти аввал талаб мекунад, ки эҳтимоли муваффақияти ҳисоббарории квантии моделшуда ҳадди ақал \(2/3\) бошад; шарти дуюм бошад талаб мекунад, ки иқтидори квантии иҷорагирифта ё дастраси дастгоҳ шумораи кубитҳои дархосткардаи схемаро таъмин кунад.

Эҳтимоли муваффақият чӣ гуна ба модел илова мешавад?

Таҳқиқот QPU-и идеалӣ ва бехаторо фарз намекунад. Бо истифода аз эҳтимоли хатои дарвозаи физикӣ, ҳадди ислоҳи хато, сатҳи пайвастшавии ислоҳи хато, шумораи кубитҳо ва умқи схема барои эҳтимоли муваффақияти вазифаи квантӣ як наздиксозӣ сохта мешавад. Бо калон шудани схема зиёд шудани ҷойҳои эҳтимолии хато ба эҳтимоли муваффақият дар модел таъсир мерасонад.

Ин ҷузъиёти муҳим аст, зеро модел фарзияи “агар QPU мавҷуд бошад, ҳар вазифа бояд ба QPU фиристода шавад”-ро истифода намекунад. Интихоби квантӣ вобаста ба иқтидори захира ва дақиқии интизории ҳисоббарорӣ метавонад рад карда шавад.

Чаро масъалаи дарозмуддат ба оптимизатсияи Ляпунов ниёз дорад?

Муҳаққиқон танҳо кам кардани энергия ва таъхири ҳамон лаҳзаро намехоҳанд. Барои он ки дастгоҳҳои мобилӣ дар дарозмуддат аз захираҳои абрӣ камтар аз ҳиссаи муайян истифода накунанд, маҳдудияти миёнаи вақтӣ низ ҷорӣ мешавад:

\[ \lim_{R\rightarrow\infty} \frac{1}{R} \sum_{r=1}^{R} \mathbb{E}\{\phi_m[r]\} \geq \Delta. \]

\(\Delta\) ҳадафи интиқоли дурдасти дарозмуддатро ифода мекунад. Азбаски ин шарт қарорҳои фосилаҳои гуногуни вақтро бо ҳам мепайвандад, масъала ба вақт вобаста мегардад.

Барои идора кардани ин масъала навбати маҷозӣ сохта мешавад:

\[ z_m[r+1] = \max \left\{ 0, z_m[r] + \Delta\,\mathbf{1}_{[\phi_m[r]=0]} - \phi_m[r] \right\}. \]

Нигоҳ доштани навбати маҷозӣ дар ҳолати устувор ба иҷрои маҳдудияти дарозмуддат алоқаманд карда мешавад. Сипас бо истифода аз функсияи квадратии Ляпунов

\[ L[r] = \frac{1}{2} \sum_{m=1}^{M} z_m[r]^2 \]

масъалаи дарозмуддат ба шакли drift-plus-penalty табдил дода мешавад, ки онро дар ҳар фосилаи вақт ҳал кардан мумкин аст.

Чаро DQN ва DDPG якҷоя истифода мешаванд?

Қарори интиқоли вазифа на танҳо дискретӣ ва на танҳо пайваста аст. Гузаштани дастгоҳ ба ҳолати маҳаллӣ, классикии дурдаст ё квантии дурдаст интихоби дискретӣ мебошад, дар ҳоле ки миқдори вазифаи ба захираи дурдаст фиристодашуда қарори пайвастаест, ки бо \(\phi_m\) ифода мешавад.

Аз ин рӯ манбаъ истифодаи якҷояи ду равиши гуногуни омӯзиши амиқи таҳкимиро пешниҳод мекунад. DQN бо интихоби дискретии ҳолати интиқоли вазифа ва DDPG бо ҷузъи амали пайваста дар қарори интиқоли қисмии вазифа алоқаманд карда мешавад. Дар фазои мушоҳидаи дастгоҳи мобилӣ захираҳои сервер, хусусиятҳои вазифа, афзоиши канал ва иқтидори CPU-и маҳаллӣ ҷой доранд.

Мукофоти омӯзиши таҳкимӣ дар манбаъ

\[ R=-C(\phi[r],Y[r]) \]

чунин муайян шудааст; яъне агент ба қабули қарорҳое равона карда мешавад, ки хароҷоти умумии энергия–таъхирро кам мекунанд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Дар муҳити симулятсионии омӯхташуда равиши Ляпунови бар асоси DRL, ки интихоби гибридии CPU/GPU-QPU ва интиқоли қисмиро якҷоя истифода мебарад, нисбат ба усулҳои асосии муқоисашуда арзиши миёнаи вақтии камтар ба вуҷуд овардааст.
• Усулҳои қароргирии пайваста, ки интиқоли қисмии вазифаро иҷозат медиҳанд, нисбат ба ҳамтоёни дискретии худ, ки танҳо интиқоли пурра ё қарори пурра маҳаллиро иҷозат медиҳанд, хароҷоти камтар нишон додаанд.
• Дар шароити ҳаракатнокии дастгоҳҳо равиши пешниҳодшуда хароҷоти пасти худро нисбат ба усулҳои дигар устувортар нигоҳ доштааст.
• Бо зиёд шудани ҳаҷми маълумот хароҷоти ҳамаи усулҳо афзоиш ёфтааст.
• Дар шароити омӯхташуда p^max=0,4 dBm ва Δ=0,7 бо нуқтаҳои ҳадди ақали арзиши миёна алоқаманд карда шудаанд.
• Дар модели манбаъ зиёд шудани иқтидори кубитҳои физикӣ имкон медиҳад, ки дар шароити мувофиқ вазифаҳои бештар ба QPU интиқол дода шаванд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ ё исбот намекунад

• Дар протсессори воқеии квантӣ таҷрибаи интиқоли вазифа гузаронида нашудааст.
• Тасдиқи саҳроӣ дар пойгоҳи воқеии 5G/6G, шабакаи корбарони мобилӣ ё абри квантӣ вуҷуд надорад.
• Таҳқиқот нисбат ба ҳисоббарории классикӣ quantum speedup-и таҷрибавиро нишон намедиҳад.
• Нишон дода нашудааст, ки QPU барои ҳамаи вазифаҳо аз CPU/GPU тезтар ё аз ҷиҳати энергия бартарӣ дорад.
• Коҳиши хароҷот дар симулятсия ченаки мустақими партовҳои карбон ё устувории давраи ҳаёт нест.
• Вазифаҳои печонидани сафеда аз таҷрибаҳои воқеии биологӣ ё сабтҳои воқеии сарбории корбарон не, балки аз фарзияҳои синтетикии дар манбаъ зикршуда сохта шудаанд.
• Натиҷаҳои графикҳоро ба топологияҳои дигари шабака, технологияҳои дигари QPU ё меъмориҳои дигари ислоҳи хато ба таври худкор умумӣ кардан мумкин нест.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Муҳити симулятсия

Арзёбии таҷрибавӣ ба ҷойи озмоиши саҳроии физикӣ тавассути симулятсияи ададии Python/PyTorch анҷом дода мешавад. Танзимоти асосии дар манбаъ истифодашуда чунинанд:

Барои сенарияи намунавии печонидани сафеда, манбаъ шумораи аминокислотаҳоро барои ҳар сафеда ба таври тасодуфӣ дар ҳудуди 30-90 интихоб мекунад ва вақти симулятсияи динамикаи молекулавии all-atom-ро байни 100 µs ва 1 ms модел мекунад. Аммо дар бораи ҳаҷми маълумот дар манбаъ ду навишти гуногун мавҷуд аст: дар бахши танзимоти модел “[160,320] × 10² Mb”, дар танзимоти таҷрибавӣ бошад “[160,320] MB” омадааст. Ин фарқият дар ин ҷо ислоҳ нашудааст.

Модели ҳаракатнокӣ

Барои тағйир ёфтани ҷойгиршавии дастгоҳҳо дар вақт Gauss-Markov Mobility Model истифода мешавад. Таҳқиқот қайд мекунад, ки махсусан ҳаракатнокии сусти тақрибан 3-5 m/s-ро ба назар мегирад. Суръат ва самт бо қиматҳои фосилаи пешинаи вақт, миёнаҳои дарозмуддат ва ҷузъи тасодуфии аз тақсимоти нормалӣ гирифташуда нав карда мешаванд:

\[ v_m[r] = \delta v_m[r-1] + (1-\delta)\bar v_m + (1-\delta^2)\tilde v_m[r], \]

\[ \eta_m[r] = \delta\eta_m[r-1] + (1-\delta)\bar\eta_m + (1-\delta^2)\tilde\eta_m[r]. \]

Ҷойгиршавӣ аз ҷузъҳои уфуқӣ/амудии суръат ва самт ҳисоб карда мешавад. Ҳамин тавр, ҳадаф арзёбӣ кардани сиёсати интиқоли вазифа на танҳо дар шароити собити канал, балки ҳангоми ҳаракати корбар дар атрофи истгоҳи базавӣ низ мебошад.

Расми 3: Оё алгоритм наздик мешавад?

Расми 3(a) тағйирёбии арзиши миёнаро вобаста ба шумораи epoch дар вазнҳои гуногуни таъхир нишон медиҳад. Хароҷоти баланд дар марҳилаи аввал бо он шарҳ дода мешавад, ки сиёсат ҳанӯз омӯхта нашуда, рафтори тасодуфитар дорад. Бо пешрафти омӯзиш хароҷот кам мешавад.

Мувофиқи арзёбии матнии манбаъ, устуворшавӣ дар ҳолати ҳассос ба энергия тақрибан 200 epochдар ҳолати ҳассос ба таъхир тақрибан 250 epochдар ҳолате ки энергия ва таъхир якҷоя вазн дода шудаанд, яъне \(\lambda_m^t=0,5\), тақрибан 350 epochидома меёбад. Наздикшавии сусттари ҳадафи омехта ба оптимизатсияи ҳамзамони энергия, таъхир ва шарти интиқоли дарозмуддати абрӣ нисбат дода мешавад.

Расми 3(b) каҷҳои хароҷоти миёнаи вақтиро барои параметри мувозинати Ляпунов \(V=1\), \(50\) ва \(1000\) нишон медиҳад. Манбаъ хабар медиҳад, ки ин каҷҳо бо гузашти вақт асимптотикӣ устувор мешаванд.

Расми 3(c): Равиши гибридӣ дар муқобили усулҳои асосӣ

Дар расми 3(c) ҳалли DRL бо усулҳои зерин муқоиса мешавад: қарори дискретӣ бо истифодаи танҳо CPU-и дурдаст, қарори пайваста/қисмӣ бо истифодаи танҳо CPU-и дурдаст, қарори дискретӣ бо истифодаи танҳо QPU-и дурдаст, қарори пайваста/қисмӣ бо истифодаи танҳо QPU-и дурдаст ва интихоби тасодуфии ҳолат.

Усули гибридии MEQC дар асоси DRL дар графики манбаъ пасттарин арзиши миёнаро нишон медиҳад. Интихоби тасодуфӣ ба баландтарин хароҷот меорад. Ҳамчунин дар ҳар ду сенарияи CPU ва QPU усулҳои дорои тағйирёбандаи пайваста, ки интиқоли қисмии вазифаро иҷозат медиҳанд, нисбат ба усулҳои дискретии “пурра интиқол деҳ ё интиқол надеҳ” хароҷоти камтар ба вуҷуд меоранд; ин аҳамияти тақсимшавандагии вазифаро дар модел нишон медиҳад.

Расми 4: Ҳангоми ҳаракати дастгоҳҳо чӣ рӯй медиҳад?

Расми 4 арзиши миёнаи усулҳоро дар давоми 100 фосилаи вақт дар сенарияи ҳаракатнокии GMMM муқоиса мекунад. Равиши Ляпунов дар асоси DRL дар тамоми фосилаи вақт дар пасттарин банди хароҷоти график мемонад ва тағйирёбиҳои нисбатан хурд нишон медиҳад.

Дар сиёсати тасодуфии интиқоли вазифа хароҷот ҳам баландтар ва ҳам тағйирёбандатар аст. Манбаъ инро ба ба ҳисоб нагирифтани ҳолати канал нисбат медиҳад. Дар усулҳои танҳо ба QPU такякунанда низ ҳангоми ҳаракати дастгоҳ тағйирёбиҳои намоёни хароҷот дида мешаванд; ин натиҷа нишон медиҳад, ки истифодаи танҳо захираи квантӣ дар шароити тағйирёбандаи шабака худ аз худ ҳалли устувор намесозад.

Расми 5(a): Ҳангоми зиёд шудани қувваи интиқол чӣ рӯй медиҳад?

Қувваи максималии интиқол \(p^{max}\) аз 0 то 1 dBm тағйир дода шудааст. Хароҷоти миёнаи усули пешниҳодшуда аввал кам шуда, баъд дар сатҳи муайян мувозинат меёбад. Мувофиқи баёни равшани манбаъ, дар сенарияи омӯхташуда пасттарин хароҷот тақрибан дар қимати \\(p^{max}=0,4\) dBmба даст оварда мешавад.

Вақте \(p^{max}\) ба ҳудуди 0,8-1 dBm мерасад, нисбатан собит мондани хароҷот бо он шарҳ дода мешавад, ки алгоритм дар ҷавоб ба хароҷоти баланди алоқа метавонад ҳаҷми вазифаҳои ба абр интиқолшавандаро кам кунад.

Расми 5(b): Таъсири ҳаҷми маълумот

Бо калон шудани маълумоти вазифа арзиши миёнаи ҳамаи усулҳои омӯхташуда меафзояд. Сабаб он аст, ки вазифаи калонтар ҳам вақти интиқоли бесим ва ҳам вақт/энергияи ҳисоббарориро зиёд мекунад. Бо вуҷуди ин, дар графики манбаъ равиши гибридии DRL дар поёни усулҳои муқоисашуда боқӣ мемонад.

Расми 5(c): Кубитҳои физикии бештар чӣ тағйир медиҳанд?

Расми 5(c) тағйир додани шумораи кубитҳои физикиро тақрибан аз \(3\times10^3\) то \(6\times10^3\) баррасӣ мекунад. Хароҷоти миёнаи усули пешниҳодшуда аз зиёд шудани шумораи кубитҳо ба андозаи баъзе усулҳои дигар сахт таъсир намепазирад.

Шарҳи манбаъ ин аст, ки иқтидори бештари кубит эҳтимоли фиристодани вазифаҳои муайянро аз ҷониби дастгоҳҳои мобилӣ ба QPU зиёд мекунад. Аммо ин фоида танҳо ҳангоми мувофиқ будани шароити шабака ва вазифаи квантӣ пайдо мешавад; танҳо зиёд шудани шумораи кубитҳо худ аз худ камшавии монотонӣ ва кафолатноки хароҷотро таъмин намекунад.

Расми 6: Ҳадафи интиқоли дурдаст Δ

Ҳадафи интиқоли дарозмуддати абрӣ \(\Delta\) аз 0,1 то 1 баррасӣ мешавад. Дар усули пешниҳодшуда хароҷот аввал кам шуда, баъд дар манбаъ дар атрофи \\(\Delta=0,7\)ба ҳадди ақал расида, боз меафзояд.

Ин рафтори монанди U нишон медиҳад, ки ҳар ду ҳолати канорӣ метавонанд гарон бошанд. \\(\Delta\)-и хеле паст метавонад ба истифодаи нокифояи захираҳои абрӣ, (Delta)-и хеле баланд бошад ба маҳдудияте табдил ёбад, ки дастгоҳҳоро ҳатто дар сурати номувофиқ будани шароити шабака ба коркарди дурдасти бештар маҷбур мекунад.

Кафолати назариявӣ ва мушкилоти аломати дохили манбаъ

Таҳқиқот тавассути равиши C-additive ва таҳлили drift-и Ляпунов ду теорема медиҳад. Theorem 1 ҳаддеро пешниҳод мекунад, ки робитаи ҳалли масъала бо оптимумро ба параметрҳои \(V\), \(B\) ва \(C\) мепайвандад; Theorem 2 муносибати вақти наздикшавӣ ба маҳдудияти дарозмуддатро дар шакли \(O(V/\tau)\) пешниҳод мекунад.

Бо вуҷуди ин, дар ҳоле ки масъалаи ибтидоӣ дар манбаъ ҳамчун “минималӣ кардани хароҷот” сохта шудааст, истилоҳи \(-VC\) дар Eq. (16) ва ифодаи дар Theorem 1 навишташуда

\[ \lim_{r\rightarrow\infty}\inf C[r] \geq C^{opt} - \frac{B+C}{V} \]

аз нуқтаи назари масъалаи минималӣ кардани хароҷот нисбат ба аломат ва самт диққат талаб мекунад. Азбаски манбаъ ин нуқтаро иловатан шарҳ надодааст, муодила дар ин ҷо баръакс нашуда ё бо ҳосилкунии нав ислоҳ карда нашудааст. Аз ин рӯ кафолати оптималии назариявӣ набояд ба даъвои қавитар аз гуфтаи манбаъ табдил дода шавад.

Қавитарин ва заифтарин ҷанбаи таҳқиқот

Ҷанбаи қавии таҳқиқот дар он аст, ки тақсимшавандагии вазифа, ҳаракатнокӣ, ҳолати канал, ҳадди таъхир, иқтидори захираҳои классикӣ ва квантӣ, эҳтимоли хатои квантӣ ва ҳадафи истифодаи дарозмуддати абрро дар як масъалаи динамикии қарор муттаҳид мекунад. Махсусан истифодаи фазои амали гибридӣ ба ҷойи интихоби танҳо CPU ё танҳо QPU ҷанбаи муҳими модели система мебошад.

Маҳдудияти барҷастатарин ин аст, ки тамоми қабати квантӣ ҳамчун модели параметрӣ баррасӣ шудааст. Натиҷаҳо бо вақти навбати воқеии QPU, хароҷоти воқеии компилятсияи схема, тағйироти fidelity-и хоси сахтафзор, татбиқи ислоҳи хатои физикӣ ё истеъмоли ченшудаи энергияи низоми воқеии хунуккунӣ тасдиқ нашудаанд. Аз ин рӯ, гарчанде таҳқиқот чаҳорчӯбаи амалии қарорро пешниҳод мекунад, он таҷрибаи сахтафзорие нест, ки бартарии хароҷоти инфрасохтори физикии квантиро дар ҷаҳони воқеӣ исбот кунад.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Таҳқиқоти аслӣ: Cost-Effective Task Offloading Scheduling for Hybrid Mobile Edge-Quantum Computing

Муаллифони манбаи боршуда: Ziqiang Ye; Yulan Gao; Yue Xiao; Minrui Xu; Han Yu; Dusit Niyato.

Саҳми муштарак/муаллифии якуми муштарак: Дар манбаи боршуда нишон дода нашудааст.

Муаллифи масъул: Азбаски дар манбаи боршуда нишонаи равшани муаллифи масъул вуҷуд надорад, тасдиқ карда нашудааст.

Аффилиатсияҳои манбаи боршуда: Ziqiang Ye ва Yue Xiao — National Key Laboratory of Wireless Communications, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China. Yulan Gao, Minrui Xu, Han Yu ва Dusit Niyato — School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore.

Навъи манбаъ: arXiv preprint; таҳияи алгоритм, моделсозии математикӣ ва таҳқиқоти симулятсияи ададӣ.

Версияи манбаъ: arXiv:2306.14588v1 [eess.SY], 26 июни 2023.

Сабти DOI-и ArXiv: 10.48550/arXiv.2306.14588.

Ҳолати баррасии ҳакамӣ: Файли v1-и боршуда preprint аст ва ин версияи манбаъ нусхаи маҷаллаи ҳакамӣ нест.

Сабти нашри баъдӣ: Мақолаи ҳамном соли 2026 дар IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, ҷилди 12, саҳифаҳои 7789-7802, ҳамчун нашршуда дар сабтҳои библиографӣ оварда шудааст.

DOI-и версияи нашршуда: 10.1109/TCCN.2026.3688510.

Нашриёт: IEEE.

Фарқи муҳими версияи библиографӣ: Муаллифони preprint-и v1-и соли 2023 Ziqiang Ye, Yulan Gao, Yue Xiao, Minrui Xu, Han Yu ва Dusit Niyato мебошанд, дар ҳоле ки дар сабти маҷаллаи соли 2026 муаллифон Ziqiang Ye, Yulan Gao, Yue Xiao, Ming Xiao, Minrui Xu ва Han Yu номбар шудаанд. Аз ин рӯ Ming Xiao дар сабти баъдӣ ҳаст, аммо Dusit Niyato нест. Мазмуни илмӣ ба сабаби ин фарқ аз версияи маҷалла гирифта нашуда, танҳо ба кори v1-и боршуда асос ёфтааст.

Иҷозатнома: Дар файли боршуда иҷозатномаи ошкори Creative Commons нишон дода нашудааст. Аз ин рӯ шаклҳои манбаъ мустақим нусхабардорӣ нашудаанд.

Маблағгузорӣ: Дар манбаи v1-и боршуда бахши ҷудогонаи маблағгузорӣ ё сипосгузорӣ муайян карда нашуд.

Дастрасии маълумот: Изҳороти ҷудогона оид ба дастрасии маълумот вуҷуд надорад.

Бархӯрди манфиатҳо: Дар манбаи боршуда изҳороти ҷудогонаи бархӯрди манфиатҳо вуҷуд надорад.

Саҳмҳои CRediT/муаллифон: Изҳороти ҷудогонаи саҳмҳои CRediT вуҷуд надорад.

Хусусияти маълумот ва таҷриба: Таҳқиқот аз трафики воқеии корбарон ё таҷрибаи сахтафзори физикии квантӣ истифода намекунад. Ҳаракати корбарони мобилӣ бо GMMM симулятсия шудааст; вазифаҳои печонидани сафеда бо параметрҳои синтетикии дар манбаъ муайяншуда сохта шудаанд; таъхир, истеъмоли энергия ва эҳтимоли муваффақияти QPU тавассути моделҳои математикӣ ифода шудаанд.

Шарҳи устуворӣ: Истилоҳи “sustainable” дар таҳқиқот асосан дар заминаи ҳадафи хароҷоти амалиётӣ истифода мешавад, ки аз истеъмоли энергия ва таъхири вақт иборат аст. Партовҳои карбон, таҳлили давраи ҳаёт, арзиши embodied carbon-и маркази маълумот ё таъсири муҳитии низоми воқеии хунуккунӣ чен карда нашудаанд.

Фарқи истилоҳот дар манбаъ: Дар таҳқиқот барои “weighted sum of energy consumption and time latency” ихтисораҳои WSET ва SWET дар ҷойҳои гуногун истифода шудаанд. Ин фарқ бе ислоҳ нишон дода шудааст.

Ёддошти математикии дохили манбаъ: Байни ҳадафи ҳамчун минималӣ кардани хароҷот муайяншуда ва баъзе аломатҳои манфӣ дар бознигарии Ляпунов ва самти Theorem 1 номувофиқие вуҷуд дорад, ки ба тафсир ниёз дорад. Муодилаҳои манбаъ пинҳонӣ ислоҳ карда нашудаанд.

Ёддошт оид ба ҳаҷми маълумот дар манбаъ: Дар танзимоти модели Protein-folding “[160,320] × 10² Mb”, дар танзимоти таҷрибавӣ бошад “[160,320] MB” навишта шудааст. Ин ду ифода ҳамчун як арзиш фарз карда нашудаанд.

Ҳадди тафсири илмӣ: Натиҷаҳо дастгирӣ мекунанд, ки дар доираи модели омӯхташудаи шабака ва фарзияҳои параметрии QPU сиёсати интиқоли вазифаи гибридии классикӣ–квантӣ метавонад бартарии хароҷот диҳад. Дар QPU-и воқеӣ quantum advantage, quantum speedup ё бартарии воқеии энергетикӣ дар саҳро нишон дода нашудааст.

Садоқат ба манбаъ: Ҳамаи усулҳои илмӣ, муодилаҳо, параметрҳо, натиҷаҳои симулятсия ва ҳадди тафсири ин мундариҷа ба манбаи v1-и 12-саҳифагии боршуда асос меёбанд. Манбаъҳои беруна танҳо барои тасдиқи ҳувияти библиографӣ, сабти arXiv ва ҳолати нашри баъдии маҷалла истифода шудаанд.

Контексти Туркия: Азбаски дар таҳқиқот маълумоти марбут ба шабакаи мобилӣ, нархи энергия, тақсимоти дастгоҳҳо, тақсимоти басомад ё инфрасохтори квантии Туркия вуҷуд надорад, натиҷаҳо мустақиман ба Туркия интиқол дода нашудаанд. Барои татбиқи маҳаллӣ санҷиши нав бо шабакаи воқеии оператор, дастрасӣ ба маркази маълумот/QPU, хароҷоти энергия ва шартҳои танзимкунанда зарур аст.