Proof-of-principle experimental demonstration of twin-field quantum key distribution over optical channels with asymmetric losses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Twin-field (TF) quantum key distribution (QKD) is highly attractive because it can beat the fundamental limit of secret key rate for point-to-point QKD without quantum repeaters. Many theoretical and experimental studies have shown the superiority of TFQKD in long-distance communication. All previous experimental implementations of TFQKD have been done over optical channels with symmetric losses. But in reality, especially in a network setting, the distances between users and the middle node could be very different. In this paper, we perform a proof-of-principle experimental demonstration of TFQKD over optical channels with asymmetric losses. We compare two compensation strategies, that are (1) applying asymmetric signal intensities and (2) adding extra losses, and verify that strategy (1) provides much better key rate. Moreover, the higher the loss, the more key rate enhancement it can achieve. By applying asymmetric signal intensities, TFQKD with asymmetric channel losses not only surpasses the fundamental limit of key rate of point-to-point QKD for 50 dB overall loss, but also has key rate as high as 2.918 × 10−6 for 56 dB overall loss. Whereas no keys are obtained with strategy (2) for 56 dB loss. The increased key rate and enlarged distance coverage of TFQKD with asymmetric channel losses guarantee its superiority in long-distance quantum networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».