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Enregistrement W3182854691 · doi:10.1103/physrevapplied.18.054033

Upper Bounds on Device-Independent Quantum Key Distribution Rates in Static and Dynamic Scenarios

2022· article· en· W3182854691 sur OpenAlexafffund
Eneet Kaur, Karol Horodecki, Siddhartha Das

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Applied · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsFundacja na rzecz Nauki Polskiej
Mots-clésQuantum key distributionKey (lock)QuantumDistribution (mathematics)Computer scienceStatistical physicsPhysicsQuantum mechanicsMathematicsComputer securityMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we develop upper bounds on key rates for device-independent quantum key distribution (DI-QKD) protocols and devices. We study the reduced $\mathrm{cc}$-squashed entanglement and show that it is a convex functional. As a result, we show that the convex hull of the currently known bounds is a tighter upper bound on the device-independent key rates of the standard Clauser-Horne-Shimony-Holt (CHSH)-based protocol. We further provide tighter bounds for DI-QKD key rates achievable by any protocol applied to the CHSH-based device. This bound is based on reduced relative entropy of entanglement optimized over decompositions into local and nonlocal parts. In the dynamical scenario of quantum channels, we obtain upper bounds for device-independent private capacity for the CHSH-based protocols. We show that the device-independent private capacity for the CHSH-based protocols on depolarizing and erasure channels is limited by the secret key capacity of dephasing channels.

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 enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 GPT0,283
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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