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A quantum computing framework for connectivity reliability in mixed transportation networks
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DOI：10.1016/j.ress.2026.113137.png)
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摘要
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在极端天气事件中，交通网络（模型化为图G(V,E)，由顶点集V和边集E组成）可能因桥梁失效和树木倒伏而中断，增加关键地点之间的断开概率。在边故障概率模型下评估两个顶点间的连通可靠性是一个#P完全问题，精确分析通常仅限于小型图。量子计算有望加速此类计算。尽管先前研究已为无向网络提出了量子方法，但由于连通性计算的不可逆性，预期的计算加速尚未完全实现。本研究开发了一种量子计算框架，采用新颖的可逆计算技术，用于评估混合图网络（包含单向和双向道路）中的连通可靠性，这类网络在真实交通系统中常见。可逆逻辑使得能够利用量子振幅估计和相位估计算法，实现比粗略蒙特卡罗采样二次方的查询复杂度改进。相应的查询复杂度随ϵ−1缩放，模拟和计算所需的量子比特量级为O(VlogV)，其中ϵ和V分别表示可靠性估计的精度和顶点数量。通过使用Qiskit的Aer模拟器对代表性示例图验证所提出的框架。该方法为灾害诱发的混合交通网络连通可靠性建立了量子框架，支持面向规划连续性评估，尽管实际优势有待进一步硬件进展。
Keyword:
Network reliability
K-terminal reliability
Quadratic speedup
Grover’s algorithm
Quantum phase estimation
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R
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11
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