論文の概要: Efficient Computation of QKD Key Rates without Semidefinite Programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23285v1
- Date: Mon, 24 Aug 2026 14:11:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-25 18:24:37.012816
- Title: Efficient Computation of QKD Key Rates without Semidefinite Programming
- Title（参考訳）: 半定プログラミングを伴わないQKD鍵レートの効率的な計算法
- Abstract要約: 我々は、観測されたデータをセキュアな鍵レートの信頼性の高い推定値に変換する方法を示す。
アルゴリズムの最小実装には100行未満のCommon Lispが必要である。
1GBメモリとCortex-A53プロセッサを備えたRaspberry Pi上でのキーレートのリアルタイム推定を実演する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Translating observed data into a reliable estimate of the secure key rate is a crucial step for operating a quantum key distribution device. We provide a computational method for this task that only requires eigenvalue computations and is therefore both fast and resource efficient. In contrast, existing approaches rely on semidefinite programming or programming on the entropy cone, whose memory requirements can scale as $d^4$ in the underlying Hilbert-space dimension. Our method reduces this requirement to $d^2$. A minimal implementation of our algorithm takes fewer than 100 lines of Common Lisp. We demonstrate real-time key-rate estimation on a Raspberry Pi with a 1 GB memory and a Cortex-A53 processor. Despite these modest resources, our implementation outperforms existing workstation-based benchmarks by several orders of magnitude. Non-numerical verification can be incorporated with little overhead using rational approximations. These results open the way toward embedding complete numerical security analysis directly into qkd hardware.
- Abstract（参考訳）: 観測データをセキュアな鍵レートの信頼できる推定値に変換することは、量子鍵配信装置を操作するための重要なステップである。
本稿では,固有値計算のみを必要とするタスクに対して,高速かつ効率的な計算方法を提案する。
対照的に、既存のアプローチは半定値プログラミングやエントロピーコーンのプログラミングに依存しており、そのメモリ要求はヒルベルト空間の次元において$d^4$とスケールできる。
我々のメソッドはこの要件を$d^2$に減らします。
アルゴリズムの最小実装には100行未満のCommon Lispが必要である。
1GBメモリとCortex-A53プロセッサを備えたRaspberry Pi上でのキーレートのリアルタイム推定を実演する。
このような控えめなリソースにもかかわらず、我々の実装は既存のワークステーションベースのベンチマークを何桁も上回っている。
非数値検証は、合理的近似を用いてほとんどオーバーヘッドを伴わない。
これらの結果は、完全な数値セキュリティ分析を直接qkdハードウェアに組み込むための道を開く。
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