論文の概要: Neural network-based prediction of the secret-key rate of quantum key
distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02578v3
- Date: Mon, 30 May 2022 01:50:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-19 07:25:23.846784
- Title: Neural network-based prediction of the secret-key rate of quantum key
distribution
- Title(参考訳): ニューラルネットワークによる量子鍵分布の秘密鍵速度の予測
- Authors: Min-Gang Zhou, Zhi-Ping Liu, Wen-Bo Liu, Chen-Long Li, Jun-Lin Bai,
Yi-Ran Xue, Yao Fu, Hua-Lei Yin, Zeng-Bing Chen
- Abstract要約: 実験パラメータと実験結果に基づいて,セキュアな鍵レートを迅速に予測できるニューラルネットワークを構築した。
これにより、離散変調CV-QKDの安全な鍵レートを低消費電力プラットフォーム上でリアルタイムで抽出することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.040436695129137
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Numerical methods are widely used to calculate the secure key rate of many
quantum key distribution protocols in practice, but they consume many computing
resources and are too time-consuming. In this work, we take the homodyne
detection discrete-modulated continuous-variable quantum key distribution
(CV-QKD) as an example, and construct a neural network that can quickly predict
the secure key rate based on the experimental parameters and experimental
results. Compared to traditional numerical methods, the speed of the neural
network is improved by several orders of magnitude. Importantly, the predicted
key rates are not only highly accurate but also highly likely to be secure.
This allows the secure key rate of discrete-modulated CV-QKD to be extracted in
real time on a low-power platform. Furthermore, our method is versatile and can
be extended to quickly calculate the complex secure key rates of various other
unstructured quantum key distribution protocols.
- Abstract(参考訳): 数値計算法は、実際には多くの量子鍵分布プロトコルのセキュアな鍵レートを計算するために広く用いられているが、多くの計算資源を消費し、時間がかかりすぎる。
本研究では,ホモダイン検出離散変調連続可変量子鍵分布(cv-qkd)を例とし,実験パラメータと実験結果に基づいて安全な鍵レートを迅速に予測できるニューラルネットワークを構築した。
従来の数値手法と比較して、ニューラルネットワークの速度は数桁改善されている。
重要なのは、予測される鍵レートが極めて正確であるだけでなく、安全性も高いことだ。
これにより、離散変調CV-QKDの安全な鍵レートを低消費電力プラットフォーム上でリアルタイムで抽出することができる。
さらに,本手法は汎用性が高く,様々な非構造量子鍵分布プロトコルの複雑なセキュア鍵レートを迅速に計算できる。
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