論文の概要: Testing Quantumness via Photon Statistics for Time-Bin based Quantum Random Number Generators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14085v1
• Date: Thu, 23 May 2024 01:13:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 19:34:41.474860
• Title: Testing Quantumness via Photon Statistics for Time-Bin based Quantum Random Number Generators
• Title（参考訳）: 時間結合型量子乱数発生器の光子統計による量子性試験
• Authors: Nirupam Basak, Soumya Das, Goutam Paul,
• Abstract要約: QRNGモデルにより生成される乱数におけるランダム性と量子性について考察する。 我々は、サンプルデータが既知の分布に従うかどうかをテストする効果的な方法であることが知られているので、量子性をテストするのに適した$chi2$を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2330023661329355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Randomness is one of the essential components in many fields including cryptography and simulations. Several Quantum Random Number Generator (QRNG) models have been proposed to produce quantum random numbers, which, due to the quantum theory, are more secure than their classical counterparts. However, QRNGs can not produce true random numbers without deterministic classical post-processing. If the underlying distribution of the QRNG is close to a uniform distribution, a small amount of post-processing is sufficient to produce good random numbers retaining quantumness. In this work, we address the randomness and quantumness in the random numbers generated by the QRNGs. We consider two models of QRNGs, which ideally produce random numbers following different distributions (exponential and uniform), and show that, in practice, they are following similar distributions. These empirical photon distributions can be used to test the quantumness of a QRNG. In this letter, we suggest the $\chi^2$ goodness-of-fit to test quantumness, as it is known to be an effective method to test if sample data follows a known distribution. We derive a relation when the underlying sampling distributions of the QRNGs will be $\epsilon$-random. Depending on this relation, a suitable post-processing algorithm can be chosen.
• Abstract（参考訳）: ランダム性は、暗号やシミュレーションを含む多くの分野において欠かせない要素の1つである。 量子乱数生成器(QRNG)モデルは量子乱数を生成するために提案されているが、量子論のため、従来のものよりも安全である。 しかし、QRNGは決定論的古典的後処理なしで真の乱数を生成することはできない。 QRNGの基底分布が一様分布に近い場合、少量の後処理で量子性を保持する良い乱数を生成するのに十分である。 本研究ではQRNGによって生成される乱数におけるランダム性と量子性について述べる。 QRNGの2つのモデルについて検討し、異なる分布(指数と一様)に従う乱数を理想的に生成し、実際には類似した分布に従っていることを示す。 これらの経験的な光子分布はQRNGの量子性をテストするために用いられる。 このレターでは、サンプルデータが既知の分布に従うかどうかをテストする効果的な方法として知られているので、量子性をテストするのに適した$\chi^2$善意を提案する。 QRNGの基底となるサンプリング分布が$\epsilon$-randomとなるときの関係を導出する。 この関係により、適切な後処理アルゴリズムを選択することができる。

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