शोधकर्ता एक विनम्र ग्राफ़ कॉरपस पर एन्टैंगलमेंट-आधारित क्वांटम-नेटवर्क रूटिंग के लिए एक प्रतिद्वंद्वी बैंडिट समस्या का अध्ययन करते हैं, जहाँ एलिस Ekert-91 प्रोटोकॉल के लिए मार्ग चुनती है और ईव हमले की सतहें चुनती है।
- जब सीमित-नमूना सांख्यिकी Clauser-Horne-Shimony-Holt (CHSH) बाउंड का उल्लंघन करती है तो एलिस बारी स्वीकार करती है।
- सीखा गया रेटेंशन 50 संरचित टोपोलॉजी पर 0.99 के पियर्सन सहसंबंध के साथ एक पूर्ण-मैट्रिक्स मिनिमैक्स संदर्भ को निकटता से ट्रैक करता है।
- एक-सतह ईव एक्शन मॉडल के तहत, बॉटलनेक परिवारों का रेटेंशन शून्य होता है जबकि गैर-बॉटलनेक परिवार 1-1/N कवरेज सिद्धांत का पालन करते हैं।
- सच्चाई रिपोर्ट करने के लिए ग्राफ़-, हमले-, और मार्ग-स्तर लक्ष्यों के लिए निर्णय-वृक्ष व्याख्या मॉडल फिट किए जाते हैं।
- स्थानीय भाषा मॉडलों के लिए प्रॉम्प्ट रिकॉर्ड वृक्ष सबूत को सारांशित करते हैं, क्वांटम-रिपीटर नेटवर्क गेम के लिए एक ओपन-सोर्स व्याख्या वर्कफ़्लो बनाते हैं।
कार्य स्थानीय भाषा मॉडलों का उपयोग करके निर्णय-वृक्ष सबूत को सारांशित करके क्वांटम-रिपीटर नेटवर्क गेम के लिए एक ओपन-सोर्स व्याख्या वर्कफ़्लो प्रदान करता है।