論文の概要: Performance Optimization Method for Laser-Phase-Noise based Quantum Random Number Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14511v1
- Date: Thu, 16 Apr 2026 00:57:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.662496
- Title: Performance Optimization Method for Laser-Phase-Noise based Quantum Random Number Generation
- Title（参考訳）: レーザー位相ノイズに基づく量子乱数生成の性能最適化法
- Authors: Jinlu Liu, Jie Yang, Yu Gao, Guowei Zhang, Yan Pan, Heng Wang, Yuyang Ding, Yang Li, Wei Huang, Bingjie Xu, Wei Chen,
- Abstract要約: 生成速度やエントロピーを最大化する理論モデルはまだ不完全である。
このスキームの総合的な物理モデルを導入し、生データのパワースペクトルと確率分布を正確に予測する。
提案手法により,実験装置の事前設定により,設計されたパワースペクトルと生データの確率分布を実現することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.40654818819811
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The quantum random number generation based on laser phase noise, which is featured with high generation rate and ease for photonic integration, has been extensively investigated and demonstrated. Despite these advancements, a theoretical model to achieve optimal performance in terms of maximizing the generation rate or entropy is still incomplete. In this work, a comprehensive physical model for this scheme is introduced to accurately predict the power spectrum and probability distribution of raw data, based on which the entropy source bandwidth and quantum min-entropy can be accordingly calculated and thus the system performance can be quantitatively evaluated. The model is sufficiently validated through both simulation and experiment with significant agreement under various setups. Furthermore, our proposal enables the priori configuration of experimental setups to achieve designed power spectrum and probability distribution of the raw data, thereby maximizing the generation rate or the min-entropy for system performance optimization.
- Abstract（参考訳）: レーザ位相ノイズに基づく量子乱数生成は,高生成率と光子積分の容易さを特徴とし,広範に研究され,実証されている。
これらの進歩にもかかわらず、生成率やエントロピーを最大化する理論モデルはまだ不完全である。
本研究では、エントロピー源帯域と量子ミンエントロピーを適切に計算し、システム性能を定量的に評価し、生データのパワースペクトルと確率分布を正確に予測するために、網羅的な物理モデルを導入する。
モデルはシミュレーションと実験の両方で十分に検証され、様々な設定でかなりの合意が得られた。
さらに,実験装置の事前設定により,設計したパワースペクトルと生データの確率分布を実現し,システム性能最適化のための生成率や最小エントロピーを最大化する。
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