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Enregistrement W1972739738 · doi:10.1103/physreva.81.052333

Matroids and quantum-secret-sharing schemes

2010· article· en· W1972739738 sur OpenAlexaff
Pradeep Kiran Sarvepalli, Robert Raussendorf

Notice bibliographique

RevuePhysical Review A · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecret sharingHomomorphic secret sharingMatroidVerifiable secret sharingComputer scienceSecure multi-party computationTheoretical computer scienceAccess structureCryptographyConstruct (python library)QuantumCharacterization (materials science)Context (archaeology)MathematicsDiscrete mathematicsComputer securityComputer networkQuantum mechanicsSet (abstract data type)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A secret-sharing scheme is a cryptographic protocol to distribute a secret state in an encoded form among a group of players such that only authorized subsets of the players can reconstruct the secret. Classically, efficient secret-sharing schemes have been shown to be induced by matroids. Furthermore, access structures of such schemes can be characterized by an excluded minor relation. No such relations are known for quantum secret-sharing schemes. In this paper we take the first steps toward a matroidal characterization of quantum-secret-sharing schemes. In addition to providing a new perspective on quantum-secret-sharing schemes, this characterization has important benefits. While previous work has shown how to construct quantum-secret-sharing schemes for general access structures, these schemes are not claimed to be efficient. In this context the present results prove to be useful; they enable us to construct efficient quantum-secret-sharing schemes for many general access structures. More precisely, we show that an identically self-dual matroid that is representable over a finite field induces a pure-state quantum-secret-sharing scheme with information rate $1$.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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