論文の概要: Sharp finite statistics for quantum key distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04095v3
• Date: Wed, 18 Dec 2024 09:40:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:46:51.87883
• Title: Sharp finite statistics for quantum key distribution
• Title（参考訳）: 量子鍵分布のシャープ有限統計
• Authors: Vaisakh Mannalath, Víctor Zapatero, Marcos Curty,
• Abstract要約: 量子鍵分布(QKD)におけるランダムサンプリング問題に対する単純な指数境界を考案する。 副生成物として、非正則ベルヌーイパラメータの平均に対する信頼区間も従う。 超幾何分布の累積質量関数が正確に計算可能であるので, 広いパラメータ構造では, テール境界の使用は強制されない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of quantum key distribution (QKD) heavily depends on statistical inference. For a broad class of protocols, the central statistical task is a random sampling problem, customarily addressed using exponential tail bounds on the hypergeometric distribution. Here we devise a strikingly simple exponential bound for this task, of unprecedented tightness among QKD security analyses. As a by-product, confidence intervals for the average of non-identical Bernoulli parameters follow too. These naturally fit in statistical analyses of decoy-state QKD and also outperform standard tools. Lastly, we show that, in a vast parameter regime, the use of tail bounds is not enforced because the cumulative mass function of the hypergeometric distribution is accurately computable. This sharply decreases the minimum block sizes necessary for QKD, and reveals the tightness of our simple analytical bounds when moderate-to-large blocks are considered.
• Abstract（参考訳）: 量子鍵分布(QKD)の性能は統計的推測に大きく依存する。 幅広いプロトコルに対して、中央統計課題はランダムサンプリング問題であり、通常、超幾何分布の指数的な尾境界を用いて対処される。 ここでは、QKDセキュリティ分析において前例のない厳密さを持つ、このタスクに対する驚くほど単純な指数的境界を考案する。 副生成物として、非正則ベルヌーイパラメータの平均に対する信頼区間も従う。 これらは自然にデコイ状態QKDの統計解析に適合し、標準ツールよりも優れている。 最後に,超幾何分布の累積質量関数が正確に計算可能であるため,広いパラメータ構造ではテール境界の使用は強制されないことを示す。 これはQKDに必要な最小ブロックサイズを激減させ、中規模から大規模ブロックを考慮した場合の単純な解析的境界の厳密さを明らかにする。

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