論文の概要: Integrated Differential Conjugate Homodyne Detection for Quantum Random Number Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02077v1
- Date: Tue, 03 Dec 2024 01:42:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:43:46.766987
- Title: Integrated Differential Conjugate Homodyne Detection for Quantum Random Number Generation
- Title(参考訳): 量子乱数生成のための統合微分共役ホモジン検出
- Authors: Christian Carver, Jared Marchant, Benjamin Fisher, Nicholas Townsend, Tyler Stowell, Austin Barlow, Benjamin Arnesen, Shiuh-Hua Wood Chiang, Ryan M. Camacho,
- Abstract要約: 量子乱数生成(QRNG)の代替手法を提案する。
ホモダイン検出システムにおいて,25.6dBのショットノイズクリアランス (SNC) と69dBのコモンモード拒絶率 (CMRR) を報告した。
ランダムネス抽出はToeplitzハッシュアルゴリズムを用いて実装され、National Institute of Standards and Technology (NIST)ランダムネステストスイートで検証されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: In this work, we perform on-chip quantum random number generation (QRNG) that uses a novel differential amplifier configuration for conjugate homodyne detection. Leveraging separate integrated photonics and integrated analog circuit platforms, we present an alternative method for QRNG. This approach exploits the observable $\hat{\text{Z}}$, derived from the sum of squared conjugate quadrature distributions which we compare to the traditional single quadrature approach. Utilizing this method, we report a shot noise clearance (SNC) of 25.6 dB and a common mode rejection ratio (CMRR) of 69 dB for our homodyne detection system. We used a variety of design tools to model and predict performance and compare results with our measurements. The realization of our QRNG system consists of a 90{\deg} optical hybrid, a dual differential transimpedance amplifier (TIA), and a field-programmable gate array (FPGA) used for the real-time post-processing to produce a uniform random bitstream. The randomness extraction is implemented using a Toeplitz hashing algorithm and is validated by the National Institute of Standards and Technology (NIST) randomness test suites.
- Abstract(参考訳): 本研究では,共役ホモダイン検出のための新しい微分増幅器構成を用いたオンチップ量子乱数生成(QRNG)を行う。
個別の統合フォトニクスと集積アナログ回路プラットフォームを活用し,QRNGの代替手法を提案する。
このアプローチは、従来の単一二次法と比較した2乗共役二次分布の和から導かれる可観測$\hat{\text{Z}}$を利用する。
本手法を用いて, ホモダイン検出システムにおいて, 25.6dBのショットノイズクリアランス (SNC) と69dBのコモンモード拒絶率 (CMRR) を報告した。
さまざまな設計ツールを使用して、パフォーマンスをモデル化し、予測し、その結果を測定値と比較しました。
QRNGシステムの実現は,90{\deg}光ハイブリッドと2値差動トランスインピーダンス増幅器(TIA)と,一様ランダムビットストリームを生成するために,リアルタイム後処理に使用されるフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)から構成される。
ランダムネス抽出はToeplitzハッシュアルゴリズムを用いて実装され、National Institute of Standards and Technology (NIST)ランダムネステストスイートで検証されている。
関連論文リスト
- Continuous-Variable Source-Independent Quantum Random Number Generator with a Single Phase-Insensitive Detector [0.5439020425819]
量子乱数生成器(QRNG)は、真のランダム性を生成するために量子力学的不予測性を利用する。
単一位相非感受性検出器を用いたCV-SI-QRNG方式を提案し、半定値プログラミング(SDP)に基づくセキュリティ証明を提供する。
これらの結果は,本フレームワークの実現可能性を示し,実用的でシンプルなSI-QRNG実装への道を開いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-22T09:26:53Z) - Harmonic Path Integral Diffusion [0.4527270266697462]
本稿では,連続多変量確率分布から抽出する新しい手法を提案する。
本手法では,状態空間の起点を中心とするデルタ関数を$t=0$とし,ターゲット分布に$t=1$で変換する。
これらのアルゴリズムは他のサンプリング手法、特にシミュレートおよびパス積分サンプリングと対比し、解析制御、精度、計算効率の点でそれらの利点を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-23T16:20:21Z) - QonFusion -- Quantum Approaches to Gaussian Random Variables:
Applications in Stable Diffusion and Brownian Motion [1.90365714903665]
この戦略は、従来の擬似乱数生成器(PRNG)の代替となる。
QonFusionはPythonライブラリで、PyTorchとPennyLaneの双方と共通している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-28T08:51:18Z) - One-Dimensional Deep Image Prior for Curve Fitting of S-Parameters from
Electromagnetic Solvers [57.441926088870325]
Deep Image Prior(ディープ・イメージ・プライオリ、ディープ・イメージ・プライオリ、DIP)は、ランダムなd畳み込みニューラルネットワークの重みを最適化し、ノイズや過度な測定値からの信号に適合させる技術である。
本稿では,Vector Fitting (VF) の実装に対して,ほぼすべてのテスト例において優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T20:28:37Z) - Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。
サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。
格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-12T15:06:32Z) - Arithmetic Sampling: Parallel Diverse Decoding for Large Language Models [65.52639709094963]
ビームサーチやガンベルトップkサンプリングのような手法は、ビームの各要素に対して異なる出力を保証できるが、並列化は容易ではない。
本稿では,大言語モデルによって暗黙的に定義された算術符号書に従ってサンプリングを行うフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-18T22:19:41Z) - Testing randomness of series generated in Bell's experiment [62.997667081978825]
おもちゃの光ファイバーをベースとしたセットアップを用いてバイナリシリーズを生成し、そのランダム度をVilleの原理に従って評価する。
標準統計指標の電池、ハースト、コルモゴロフ複雑性、最小エントロピー、埋め込みのTakensarity次元、および拡張ディッキー・フラーとクワイアトコフスキー・フィリップス・シュミット・シン(英語版)でテストされ、ステーション指数をチェックする。
Toeplitz 抽出器を不規則級数に適用することにより得られる系列のランダム性のレベルは、非還元原料のレベルと区別できない。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-31T17:39:29Z) - A tunable quantum random number generator based on a fiber-optical
Sagnac interferometer [0.0]
量子乱数生成器(QRNG)は、個々の量子システムで実行される自然ランダムな測定結果に基づいている。
サニャック干渉計で実装した分岐パスフォトニックQRNGを調整可能な分割比で示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-09T18:00:08Z) - Sampling in Combinatorial Spaces with SurVAE Flow Augmented MCMC [83.48593305367523]
ハイブリッドモンテカルロ(Hybrid Monte Carlo)は、複素連続分布からサンプリングする強力なマルコフ連鎖モンテカルロ法である。
本稿では,SurVAEフローを用いたモンテカルロ法の拡張に基づく新しい手法を提案する。
本稿では,統計学,計算物理学,機械学習など,様々な分野におけるアルゴリズムの有効性を実証し,代替アルゴリズムと比較した改良点を考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-04T02:21:08Z) - Plug-And-Play Learned Gaussian-mixture Approximate Message Passing [71.74028918819046]
そこで本研究では,従来のi.i.d.ソースに適した圧縮圧縮センシング(CS)リカバリアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、Borgerdingの学習AMP(LAMP)に基づいて構築されるが、アルゴリズムに普遍的な復調関数を採用することにより、それを大幅に改善する。
数値評価により,L-GM-AMPアルゴリズムは事前の知識を必要とせず,最先端の性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-18T16:40:45Z) - A System for Generating Non-Uniform Random Variates using Graphene
Field-Effect Transistors [2.867517731896504]
グラフェン電界効果トランジスタの転送特性に基づいたハードウェア非一様乱数生成手法を提案する。
この方法はカスタムコンピューティングシステムに統合できる。
モンテカルロ積分を最大2$times$の係数で高速化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-28T10:09:05Z)
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。