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Enregistrement W4414786476 · doi:10.48550/arxiv.2503.22058

Spatial Mode Encoding for Quantum Key Distribution: From Hundreds to Thousands of Modes

2025· preprint· en· W4414786476 sur OpenAlexfundno aff
Lukas Scarfe, Yingwen Zhang, Ebrahim Karimi

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésQuantum key distributionPhotonQuantum entanglementPosition (finance)Quantum channelCommunication sourcePOVMPhoton entanglementMomentum (technical analysis)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here, we present a proof-of-principle high-dimensional quantum key distribution (QKD) protocol utilizing the position and momentum entanglement of photon pairs. The protocol exploits the fact that position and momentum form mutually unbiased bases, linked via a Fourier transform. One photon of the entangled pair is measured by the sender in a randomly chosen basis-either position or momentum-selected passively via a beam splitter. This projective measurement remotely prepares the partner photon in a corresponding spatial mode, which is sent to the receiver, who similarly performs a random measurement in one of the two bases. In this implementation, we achieve a photon information efficiency of 5.07 bits per photon using 90 spatial modes, and a maximum bit rate of 0.9 Kb/s with 361 modes. To assess the scalability of this spatial-mode encoding scheme, we theoretically show that using a brighter entangled photon source along with next-generation single-photon cameras - featuring improved quantum efficiency, timing and spatial resolution - this approach could achieve 9 bits per photon at 2000 spatial modes, and a bit rate of over 700 Mb/s at 4400 modes while accounting for finite-key effects. These results quantify the opportunities and performance bounds of spatially encoded, entanglement-based QKD and provide a benchmark for future high-dimensional quantum communication systems.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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