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Enregistrement W4287236885 · doi:10.22331/q-2022-09-08-792

Robust Interior Point Method for Quantum Key Distribution Rate Computation

2022· article· en· W4287236885 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueQuantum · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WaterlooInnovation, Science and Economic Development Canada
Mots-clésSemidefinite programmingInterior point methodMathematical optimizationQuantum key distributionKey (lock)Nonlinear programmingComputer scienceConvex optimizationNonlinear systemComputationQuantum computerQuantumAlgorithmMathematicsRegular polygon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Security proof methods for quantum key distribution, QKD, that are based on the numerical key rate calculation problem, are powerful in principle. However, the practicality of the methods are limited by computational resources and the efficiency and accuracy of the underlying algorithms for convex optimization. We derive a stable reformulation of the convex nonlinear semidefinite programming, SDP, model for the key rate calculation problems. We use this to develop an efficient, accurate algorithm. The stable reformulation is based on novel forms of facial reduction, FR, for both the linear constraints and nonlinear quantum relative entropy objective function. This allows for a Gauss-Newton type interior-point approach that avoids the need for perturbations to obtain strict feasibility, a technique currently used in the literature. The result is high accuracy solutions with theoretically proven lower bounds for the original QKD from the FR stable reformulation. This provides novel contributions for FR for general SDP. We report on empirical results that dramatically improve on speed and accuracy, as well as solving previously intractable problems.

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.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,250 · 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