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Enregistrement W2573846703 · doi:10.3390/cryptography1020011

Simple, Near-Optimal Quantum Protocols for Die-Rolling

2017· preprint· en· W2573846703 sur OpenAlexfundno aff
Jamie Sikora

Notice bibliographique

RevueCryptography · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre for Quantum TechnologiesMinistry of Education, IndiaNational University of SingaporeNational Research Foundation
Mots-clésOblivious transferCryptographic protocolComputer scienceCoin flippingCommitGeneralizationSimple (philosophy)CryptographyQuantumCryptographic primitiveTask (project management)Integer (computer science)Theoretical computer scienceCommitment schemeProtocol (science)State (computer science)AlgorithmMathematicsPhysicsQuantum mechanicsEngineeringPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Die-rolling is the cryptographic task where two mistrustful, remote parties wish to generate a random D-sided die-roll over a communication channel. Optimal quantum protocols for this task have been given by Aharon and Silman (New Journal of Physics, 2010) but are based on optimal weak coin-flipping protocols that are currently very complicated and not very well understood. In this paper, we first present very simple classical protocols for die-rolling that have decent (and sometimes optimal) security, which is in stark contrast to coin-flipping, bit-commitment, oblivious transfer, and many other two-party cryptographic primitives. We also present quantum protocols based on the idea of integer-commitment, a generalization of bit-commitment, where one wishes to commit to an integer. We analyze these protocols using semidefinite programming and finally give protocols that are very close to Kitaev’s lower bound for any D ≥ 3 . Lastly, we briefly discuss an application of this work to the quantum state discrimination problem.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2017
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