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Enregistrement W4378805998 · doi:10.1103/physrevlett.130.220801

Fully Passive Quantum Key Distribution

2023· article· en· W4378805998 sur OpenAlexafffund
Wenyuan Wang, Rong Wang, Cheng-Qiu Hu, Víctor Zapatero, Li Qian, Bing Qi, Marcos Curty, Hoi‐Kwong Lo

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeAtlantic Research Center for Information and Communication TechnologiesMitacsHuawei TechnologiesMinisterio de Ciencia e InnovaciónXunta de GaliciaUniversity of Hong KongMinisterio de Economía y CompetitividadEuropean Regional Development FundEuropean CommissionOntario Research FoundationCanada Foundation for InnovationRoyal Bank of CanadaInnovative Solutions Canada
Mots-clésQuantum key distributionPostselectionBB84Computer scienceQuantum cryptographyRobustness (evolution)DetectorKey generationQuantumReference frameKey (lock)PhysicsAlgorithmFrame (networking)CryptographyQuantum informationQuantum mechanicsComputer networkTelecommunicationsQuantum entanglement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a fully passive linear optical quantum key distribution (QKD) source that implements both random decoy-state and encoding choices with postselection only, thus eliminating all side channels in active modulators. Our source is general purpose and can be used in, e.g., BB84, the six-state protocol, and reference-frame-independent QKD. It can even potentially be combined with measurement-device-independent QKD to achieve robustness against side channels in both detectors and modulators. We also perform a proof-of-principle experimental source characterization to show its feasibility.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations59
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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