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Enregistrement W2725746804 · doi:10.7146/brics.v10i3.21774

On the Computational Collapse of Quantum Information

2003· article· en· W2725746804 sur OpenAlexaff
Claude Crépeau, Paul Dumais, Dominic Mayers, Louis Salvail

Notice bibliographique

RevueBRICS Report Series · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeMcGill University
Organismes subventionnairesDanmarks GrundforskningsfondNational Research Foundation
Mots-clésOblivious transferCommitment schemeComputer scienceQuantumTheoretical computer scienceCommunication sourceQuantum capacityString (physics)Quantum computerPredicate (mathematical logic)MathematicsDiscrete mathematicsComputationQuantum networkCryptographyAlgorithmQuantum mechanicsPhysicsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze the situation where computationally binding string commitment schemes are used to force the receiver of a BB84 encoding of a classical bitstring to measure upon reception. Since measuring induces an irreversible collapse to the received quantum state, even given extra information after the measurement does not allow the receiver to evaluate reliably some predicates apply to the classical bits encoded in the state. This fundamental quantum primitive is called quantum measure commitment (QMC) and allows for secure two-party computation of classical functions. An adversary to QMC is one that can both provide valid proof of having measured the received states while still able to evaluate a predicate applied to the classical content of the encoding. We give the first quantum black-box reduction for the security of QMC to the binding property of the string commitment. We characterize a class of quantum adversaries against QMC that can be transformed into adversaries against a weak form for the binding property of the string commitment. Our result provides a construction for 1--2-oblivious transfer that is computationally secure against the receiver and unconditionally secure against the sender from any string commitment scheme satisfying a weak binding property.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,232

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 savante0,0000,000
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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations8
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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