論文の概要: Data post-processing for the one-way heterodyne protocol under composable finite-size security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10142v2
• Date: Sat, 15 Oct 2022 10:51:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-12 08:05:42.425569
• Title: Data post-processing for the one-way heterodyne protocol under composable finite-size security
• Title（参考訳）: 構成可能な有限サイズセキュリティ下での一方向ヘテロダインプロトコルのデータ後処理
• Authors: Alexander George Mountogiannakis, Panagiotis Papanastasiou, Stefano Pirandola
• Abstract要約: 本研究では,実用的連続可変(CV)量子鍵分布プロトコルの性能について検討する。 ヘテロダイン検出を用いたガウス変調コヒーレント状態プロトコルを高信号対雑音比で検討する。 これにより、プロトコルの実践的な実装の性能を調べ、上記のステップに関連付けられたパラメータを最適化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of a practical continuous-variable (CV) quantum key distribution (QKD) protocol depends significantly, apart from the loss and noise of the quantum channel, on the post-processing steps which lead to the extraction of the final secret key. A critical step is the reconciliation process, especially when one assumes finite-size effects in a composable framework. Here, we focus on the Gaussian-modulated coherent-state protocol with heterodyne detection in a high signal-to-noise ratio regime. We simulate the quantum communication process and we post-process the output data by applying parameter estimation, error correction (using high-rate, non-binary low-density parity-check codes), and privacy amplification. This allows us to study the performance for practical implementations of the protocol and optimize the parameters connected to the steps above. We also present an associated Python library performing the steps above.
• Abstract（参考訳）: 実用的な連続可変(CV)量子鍵分布(QKD)プロトコルの性能は、量子チャネルの損失とノイズとは別に、最終的な秘密鍵の抽出につながる後処理ステップに大きく依存する。 重要なステップは和解プロセスであり、特に合成可能なフレームワークで有限サイズの効果を仮定する場合である。 本稿では,高信号対雑音比でヘテロダイン検出を行うガウス変調コヒーレント状態プロトコルに着目した。 量子通信をシミュレートし、パラメータ推定、誤り訂正(高速で非バイナリなパリティチェックコードを用いた)、プライバシ増幅を応用し、出力データを後処理する。 これにより、プロトコルの実用的な実装のパフォーマンスを研究し、上記のステップに関連付けられたパラメータを最適化できます。 また、上記のステップを実行するPythonライブラリも提示します。

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