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Enregistrement W4401421257 · doi:10.22331/q-2024-08-08-1435

Resource-Efficient Real-Time Polarization Compensation for MDI-QKD with Rejected Data

2024· article· en· W4401421257 sur OpenAlexaff
Olinka Bedroya, Chenyang Li, Wenyuan Wang, Jianyong Hu, Hoi-Kwong Lo, Li Qian

Notice bibliographique

RevueQuantum · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum key distributionComputer sciencePolarization (electrochemistry)MultiplexingQuantumAlgorithmElectronic engineeringReal-time computingPhysicsTelecommunicationsEngineeringChemistryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurement-device-independent quantum key distribution (MDI-QKD) closes all the security loopholes in the detection system and is a promising solution for secret key sharing. Polarization encoding is the most common QKD encoding scheme, as it is straightforward to prepare and measure. However, implementing polarization encoding in MDI QKD imposes extra challenges, as polarization alignment must be maintained over both mutually unbiased bases and be maintained for both paths (Alice-Charlie and Bob-Charlie). Polarization alignment is usually done by interrupting the QKD process (reducing overall key generation rates) or using additional classical laser sources multiplexed with quantum channels for polarization alignment. Since low key rates and cost are the two most pressing challenges preventing wide adoption of QKD systems, using additional resources or reducing key rates runs contrary to making QKD commercially viable. Therefore, we propose and implement a novel polarization compensation scheme in the MDI-QKD system that avoids the aforementioned drawbacks by recycling part of discarded detection events. Our scheme evaluates the polarization drift in real-time based on single measurements corresponding to decoy intensities. Our fully automated experimental demonstration maintains the average polarization drift below 0.13 rad over 40 km of spooled fibre (without an insulating jacket) for at least four hours. The average quantum bit error rate is 3.8<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi mathvariant="normal">&amp;#x0025;</mml:mi></mml:math>, and we achieved an average key rate of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mn>7.45</mml:mn><mml:mo>&amp;#x00D7;</mml:mo><mml:msup><mml:mn>10</mml:mn><mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"><mml:mo>&amp;#x2212;</mml:mo><mml:mn>6</mml:mn></mml:mrow></mml:msup></mml:math> bits per pulse.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,467

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 savante0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,238 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
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Résumé présentoui

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