論文の概要: Finite-size analysis of prepare-and-measure and decoy-state QKD via entropy accumulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10198v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 17:31:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 12:37:07.699592
- Title: Finite-size analysis of prepare-and-measure and decoy-state QKD via entropy accumulation
- Title(参考訳): エントロピー蓄積による準備・測定・解離状態QKDの有限サイズ解析
- Authors: Lars Kamin, Amir Arqand, Ian George, Norbert Lütkenhaus, Ernest Y. -Z. Tan,
- Abstract要約: 本稿では,一般化エントロピー累積定理(GEAT)を一般的な準備・測定プロトコルの有限サイズ解析に適用する手法を提案する。
本研究では,有限サイズの項をGEATの証明に組み込む手法を開発し,min-tradeoff関数を自動的に最適化する手法を実装した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8246494848934447
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: An important goal in quantum key distribution (QKD) is the task of providing a finite-size security proof without the assumption of collective attacks. For prepare-and-measure QKD, one approach for obtaining such proofs is the generalized entropy accumulation theorem (GEAT), but thus far it has only been applied to study a small selection of protocols. In this work, we present techniques for applying the GEAT in finite-size analysis of generic prepare-and-measure protocols, with a focus on decoy-state protocols. In particular, we present an improved approach for computing entropy bounds for decoy-state protocols, which has the dual benefits of providing tighter bounds than previous approaches (even asymptotically) and being compatible with methods for computing min-tradeoff functions in the GEAT. Furthermore, we develop methods to incorporate some improvements to the finite-size terms in the GEAT, and implement techniques to automatically optimize the min-tradeoff function. Our approach also addresses some numerical stability challenges specific to prepare-and-measure protocols, which were not addressed in previous works.
- Abstract(参考訳): 量子鍵分布(QKD)における重要なゴールは、集団攻撃の仮定なしに有限サイズのセキュリティ証明を提供することである。
このような証明を得るための準備と測定のQKDは、一般化エントロピー累積定理 (GEAT) である。
本研究では,デコイ状態プロトコルに着目した一般的な準備・測定プロトコルの有限サイズ解析にGEATを適用する手法を提案する。
特に,デコイ状態プロトコルのエントロピー境界を計算するための改良されたアプローチを提案する。これは,従来のアプローチよりも厳密なバウンダリを提供するという2つの利点があり,GEATのミニトランデフ関数の計算方法と互換性がある。
さらに,GEATの有限サイズの項にいくつかの改良を加える手法を開発し,min-tradeoff関数を自動的に最適化する手法を実装した。
提案手法は,従来の研究では解決されていなかった準備・測定プロトコルに特有な数値安定性の問題にも対処する。
関連論文リスト
- Discrete-modulated continuous-variable quantum key distribution secure against general attacks [0.0]
本研究では,有限サイズ効果を含む一般的なシーケンシャル攻撃に対するDM-CV-QKDのセキュリティ解析を行う。
注目すべきは、我々の証明は独立でも同一でもない攻撃を考慮し、受信機のヒルベルト空間次元について仮定しないことである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-04T11:50:18Z) - Last-Iterate Global Convergence of Policy Gradients for Constrained Reinforcement Learning [62.81324245896717]
我々はC-PGと呼ばれる探索非依存のアルゴリズムを導入し、このアルゴリズムは(弱)勾配支配仮定の下でのグローバルな最終点収束を保証する。
制約付き制御問題に対して,我々のアルゴリズムを数値的に検証し,それらを最先端のベースラインと比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-15T14:54:57Z) - Provably Efficient UCB-type Algorithms For Learning Predictive State
Representations [55.00359893021461]
逐次決定問題は、予測状態表現(PSR)によってモデル化された低ランク構造が認められる場合、統計的に学習可能である
本稿では,推定モデルと実モデル間の全変動距離を上限とする新しいボーナス項を特徴とする,PSRに対する最初のUCB型アプローチを提案する。
PSRに対する既存のアプローチとは対照的に、UCB型アルゴリズムは計算的トラクタビリティ、最優先の準最適ポリシー、モデルの精度が保証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-01T18:35:21Z) - Conformal Prediction for Federated Uncertainty Quantification Under
Label Shift [57.54977668978613]
Federated Learning(FL)は、多くのクライアントが協力してモデルをトレーニングする機械学習フレームワークである。
我々は、量子回帰に基づく新しいコンフォメーション予測法を開発し、プライバシー制約を考慮した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-08T11:54:58Z) - Robust and efficient verification of graph states in blind
measurement-based quantum computation [52.70359447203418]
Blind Quantum Computing (BQC) は、クライアントのプライバシを保護するセキュアな量子計算手法である。
資源グラフ状態が敵のシナリオで正確に準備されているかどうかを検証することは重要である。
本稿では,任意の局所次元を持つ任意のグラフ状態を検証するための,堅牢で効率的なプロトコルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T06:24:45Z) - Finite-Size Security for Discrete-Modulated Continuous-Variable Quantum
Key Distribution Protocols [4.58733012283457]
本稿では,一般的なDM CV-QKDプロトコルに対して,独立かつ同一に分散された集団攻撃に対する構成可能な有限サイズセキュリティ証明を提案する。
我々は、セキュア鍵レートの厳密な下限を計算するために、数値的なセキュリティ証明手法を拡張し、適用する。
その結果,少なくとも72kmの伝送距離で実験可能な条件下では,セキュアな有限サイズ鍵レートが得られることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-20T17:16:21Z) - Data post-processing for the one-way heterodyne protocol under
composable finite-size security [62.997667081978825]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-20T12:37:09Z) - Device-independent lower bounds on the conditional von Neumann entropy [10.2138250640885]
量子プロトコルのレートの低い境界を計算する数値計算法を提案する。
従来の数値手法よりも大幅に改善されている。
この方法はエントロピー累積定理と互換性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T15:24:12Z) - Dimension Reduction in Quantum Key Distribution for Continuous- and
Discrete-Variable Protocols [3.749120127914018]
我々は,光連続可変鍵分布プロトコルの無限次元記述を有限次元の定式化に接続する手法を開発した。
量子光学QKDプロトコルのセキュアな鍵レートは、キーレート計算のために最近開発された信頼性の高い数値法を用いて評価することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-14T18:59:19Z) - Logistic Q-Learning [87.00813469969167]
MDPにおける最適制御の正規化線形プログラミング定式化から導いた新しい強化学習アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムの主な特徴は,広範に使用されているベルマン誤差の代わりとして理論的に音声として機能する,政策評価のための凸損失関数である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-21T17:14:31Z) - Numerical Calculations of Finite Key Rate for General Quantum Key
Distribution Protocols [3.749120127914018]
デバイス依存QKDプロトコルのキーレートを計算するために,既存の信頼性,効率,タイト,汎用的な数値法を拡張した。
この拡張がヒルベルト法の信頼性, 効率, 厳密性をいかに保っているかを説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-24T17:15:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。