論文の概要: More entropy from shorter experiments using polytope approximations to the quantum set

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09555v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 09:37:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:02.817688
• Title: More entropy from shorter experiments using polytope approximations to the quantum set
• Title（参考訳）: 量子集合へのポリトープ近似を用いた短い実験からのさらなるエントロピー
• Authors: Hyejung H. Jee, Florian Curchod, Mafalda Almeida,
• Abstract要約: 本稿では,様々なデバイス非依存の量子乱数生成(DI-QRNG)プロトコルにおいて,量子集合に対するポリトープ近似を体系的に構築する手法を提案する。 提案手法は,初期ポリトープ近似を反復的に洗練する2つの汎用暗号アルゴリズムに依存する。 有限サイズ系における証明エントロピー境界を著しく改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a systematic method for constructing polytope approximations to the quantum set in a variety of device-independent quantum random number generation (DI-QRNG) protocols. Our approach relies on two general-purpose algorithms that iteratively refine an initial outer-polytope approximation, guided by typical device behaviour and cryptographic intuition. These refinements strike a balance between computational tractability and approximation effectiveness. By integrating these approximations into the probability estimation (PE) framework [Zhang et al., PRA 2018], we obtain significantly improved certified entropy bounds in the finite-size regime. We test our method on various bipartite and tripartite DI-QRNG protocols, using both simulated and experimental data. In all cases, it yields notably higher entropy rates with fewer device uses than the existing techniques. We further extend our analysis to the more demanding task of randomness amplification, demonstrating major performance gains without added complexity. These results offer an effective and ready-to-use method to prove security-with improved certified entropy rates-in the most common practical DI-QRNG protocols. Our algorithms and entropy certification with PE tools are publicly available under a non-commercial license at https://github.com/CQCL/PE_polytope_approximation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,様々なデバイス非依存の量子乱数生成(DI-QRNG)プロトコルにおいて,量子集合に対するポリトープ近似を体系的に構築する手法を提案する。 我々のアプローチは、典型的なデバイス動作と暗号直観によって導かれる初期のポリトープ近似を反復的に洗練する2つの汎用アルゴリズムに依存している。 これらの改善は、計算的トラクタビリティと近似の有効性のバランスを崩す。 これらの近似を確率推定(PE)フレームワーク [Zhang et al , PRA 2018] に組み込むことで, 有限サイズ系における証明エントロピー境界を著しく改善した。 シミュレーションデータと実験データの両方を用いて, 各種のDI-QRNGプロトコル上で本手法を検証した。 いずれの場合も、既存の技術よりも少ないデバイス使用率で顕著に高いエントロピー率が得られる。 我々はさらに分析を、より要求の多いランダムネス増幅のタスクにまで拡張し、複雑さを増すことなく大きなパフォーマンス向上を示す。 これらの結果は、最も一般的なDI-QRNGプロトコルにおいて、認証エントロピー率を改善したセキュリティを証明し、有効かつ使いやすい方法を提供する。 PEツールを使用したアルゴリズムとエントロピー認証は、https://github.com/CQCL/PE_polytope_approximation.comで非商用ライセンス下で公開されている。

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