論文の概要: Finite-Key Analysis of Quantum Key Distribution with Characterized Devices Using Entropy Accumulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06554v1
• Date: Sun, 13 Mar 2022 03:00:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 05:46:01.841965
• Title: Finite-Key Analysis of Quantum Key Distribution with Characterized Devices Using Entropy Accumulation
• Title（参考訳）: エントロピー蓄積を用いた特徴デバイスによる量子鍵分布の有限鍵解析
• Authors: Ian George, Jie Lin, Thomas van Himbeeck, Kun Fang, Norbert L\"utkenhaus
• Abstract要約: Entropy Accumulation Theorem (EAT) は、デバイスに依存しない量子情報処理タスクの有限サイズ速度を大幅に改善するために導入された。 デバイス依存設定にEATを適用するための新しいツールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.316071675613738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Entropy Accumulation Theorem (EAT) was introduced to significantly improve the finite-size rates for device-independent quantum information processing tasks such as device-independent quantum key distribution (QKD). A natural question would be whether it also improves the rates for device-dependent QKD. In this work, we provide an affirmative answer to this question. We present new tools for applying the EAT in the device-dependent setting. We present sufficient conditions for the Markov chain conditions to hold as well as general algorithms for constructing the needed min-tradeoff function. Utilizing Dupuis' recent privacy amplification without smoothing result, we improve the key rate by optimizing the sandwiched R\'{e}nyi entropy directly rather than considering the traditional smooth min-entropy. We exemplify these new tools by considering several examples including the BB84 protocol with the qubit-based version and with a realistic parametric downconversion source, the six-state four-state protocol and a high-dimensional analog of the BB84 protocol.
• Abstract（参考訳）: Entropy Accumulation Theorem (EAT)は、デバイス非依存の量子鍵分布(QKD)のようなデバイス非依存の量子情報処理タスクの有限サイズ速度を大幅に改善するために導入された。 自然な疑問は、デバイス依存QKDのレートも改善するかどうかだ。 本研究では,この問題に対する肯定的な回答を与える。 デバイス依存設定にEATを適用するための新しいツールを提案する。 我々はマルコフ連鎖条件を満たすのに十分な条件と、必要となるmin-tradeoff関数を構築するための一般的なアルゴリズムを示す。 従来のスムースミンエントロピーを考慮せず,サンドウィッチしたr\'{e}nyiエントロピーを直接最適化することで,キーレートを向上させる。 我々は,BB84プロトコルとqubit-basedバージョン,現実的なパラメトリックダウンコンバージョンソース,6状態4状態プロトコル,BB84プロトコルの高次元アナログなど,これらの新しいツールを例に挙げる。

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