論文の概要: Quantum key distribution rates from semidefinite programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05725v2
• Date: Mon, 22 May 2023 14:15:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 05:17:21.419082
• Title: Quantum key distribution rates from semidefinite programming
• Title（参考訳）: 半定値プログラミングによる量子鍵分布率
• Authors: Mateus Ara\'ujo, Marcus Huber, Miguel Navascu\'es, Matej Pivoluska, Armin Tavakoli
• Abstract要約: 本稿では,量子鍵分布プロトコルにおける鍵レートの効率的な計算アルゴリズムを提案する。 結果として得られるアルゴリズムは実装が簡単で、使いやすくなります。 実験データを再分析して、キーレートがどれだけ高いかを実証しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computing the key rate in quantum key distribution (QKD) protocols is a long standing challenge. Analytical methods are limited to a handful of protocols with highly symmetric measurement bases. Numerical methods can handle arbitrary measurement bases, but either use the min-entropy, which gives a loose lower bound to the von Neumann entropy, or rely on cumbersome dedicated algorithms. Based on a recently discovered semidefinite programming (SDP) hierarchy converging to the conditional von Neumann entropy, used for computing the asymptotic key rates in the device independent case, we introduce an SDP hierarchy that converges to the asymptotic secret key rate in the case of characterised devices. The resulting algorithm is efficient, easy to implement and easy to use. We illustrate its performance by recovering known bounds on the key rate and extending high-dimensional QKD protocols to previously intractable cases. We also use it to reanalyse experimental data to demonstrate how higher key rates can be achieved when the full statistics are taken into account.
• Abstract（参考訳）: 量子鍵分布(QKD)プロトコルにおける鍵レートの計算は、長年の課題である。 分析方法は、高度に対称な測定基準を持つ少数のプロトコルに限られる。 数値的手法は任意の測定ベースを扱うことができるが、フォン・ノイマンのエントロピーにゆるい下界を与えるミンエントロピーを使うか、あるいは厄介な専用アルゴリズムに依存する。 デバイス独立ケースにおける漸近キーレートの計算に使用される条件付きフォン・ノイマンエントロピーに収束する最近発見された半定値プログラミング(SDP)階層に基づいて,特徴化デバイスの場合の漸近キーレートに収束するSDP階層を導入する。 結果として得られるアルゴリズムは効率的で、実装が容易で、使いやすい。 キーレートの既知の境界を復元し,従来は難解であったケースまで高次元QKDプロトコルを拡張した。 また、実験データを再分析して、完全な統計を考慮すれば、キーレートがどの程度向上するかを示すためにも使用しています。

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