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量子集合的猜测
I. 引言 我们考虑一个涉及两方 Alice 和 Bob 的通信场景。给定一个量子态集合 ρ，其标签位于集合 M 中，双方均已知该集合。在每一轮中，Alice 以概率 Tr[ ρ ( m )] 选取一个标签 m ∈M，并将状态 Tr[ ρ ( m )] − 1 ρ ( m ) 交给 Bob。Bob 的目标是正确猜出标签 m，并允许他一次查询 M 中的一个元素，直到他的查询正确，此时该轮结束。Bob 承担的成本函数是猜测的平均次数，直到他正确猜出 m 。Bob 最通用的策略是执行量子测量 π，从 M 的编号集合 NM 中输出一个元素 n，然后按照 n 指定的顺序查询 M 中的元素。因此，猜测由标签 m 在编号 n 中的出现次数给出，对所有编号取平均值。使用量子电路的形式化[1]，设置如下：
猜测美国联邦的经济影响...
美国选举奇观正确地引起了全球关注。虽然每个候选人的个人素质都构成了很多，但候选人之间的明显差异也适用于经济平台。本说明评估了两个候选人平台的潜在后果。，我们将更多的关注对特朗普前总统的计划提出了更多的关注，因为其中许多人似乎比拜登总统目前提出的更有可能实施。当然，最终的赢家有很多不确定性，民意测验表明，两位候选人都有大约50-50的胜利机会，但每个候选人都将遵循和实施这些政策也有很多不确定性。似乎可以肯定的是：特朗普在政策方面的胜利和跟进可能的通货膨胀率可能会比竞技胜利所期望的要高。是特朗普要实施其平台上更具争议性的要素，即对所有美国进口征收关税和有效发动贸易战，以及对非法移民的大规模驱逐出境，我们还希望美国及其贸易伙伴会产生重大的经济影响。在这种情况下，最依赖于美国贸易（即加拿大和墨西哥）的国家可能会大大减少经济活动。鉴于潜在结果和最终结果的不确定性，该说明遵循“选择自己的冒险”格式。我们会单独估算各种政策对美国和加拿大的经济影响，以便读者可以根据他们认为是选举最有可能的结果以及获胜者最终的政策来构建经济影响。
计算机自适应测试 - 猜测策略
佛罗里达州教育部表示，采用“猜测策略”来预览所有问题并不是通过计算机自适应评估的有效方法。不推荐这种策略。学生应该在第一次通过评估时尽其所能回答每个问题，即使他们标记了一些问题以便稍后再回头回答。一旦学生转到新问题，评估就会适应，即使学生返回更改之前的答案，这种适应也不会改变。
计算量子猜测工作是二次分配...
量子猜测量量化了量量子集合的状态所需的最小查询数量，如果一个人一次只能查询一个状态。以前的猜测计算方法是基于标准的半定编程技术，因此导致近似结果。相比，我们表明，计算具有均匀概率分布的量子组合的量子猜测对应于解决二次分配问题，并且我们提供了一种算法，该算法是，在绝对多的步骤之后，在任何离散环上输入了任何Qubit Enpemble，该量子集合的确切封闭形式表达了其猜测的精确表达。通常，我们的猜测计算算法的复杂性是在国家数量中的阶乘，但我们的主要结果包括显示出比对称合奏的季度速度更高的速度，这种场景与涡轮平衡问题最大化版本的三维类似物相对应。为了找到这样的对称性，我们提供了一种算法，该算法是在设置在离散环上的任何点的输入下，在绝对多个步骤输出其确切的对称性之后。我们对称算法的复杂性在点数中是多项式。作为示例，我们计算了常规和准常规量子态的猜测。
带量子侧信息的对抗性猜测
在没有侧面信息的情况下，让我们首先引入了通常的猜测问题的对抗性扩展[1-10]。一方可以随意选择一个概率分布P，用于随机变量M，而不是字母M，并将她的选择传达给另一方（在先前考虑的，非对抗的情况下，P被游戏规则所构成）。在游戏的每一轮中，爱丽丝根据分布p随机选择一个值m，而鲍勃（Bob）对随机变量m的值进行了询问，一次是一个随机变量的值，直到他的猜测正确为止。例如，让我们考虑情况m = {a，b，c}。在这种情况下，鲍勃的第一个查询可能是b。如果爱丽丝回答负面，那么他的下一个查询可能是一个。假设这次爱丽丝在官能上回答，这一轮已经结束。鲍勃选择了查询的顺序，以最大程度地减少所产生的成本，提前双方已知的成本功能，仅取决于平均查询数量；爱丽丝选择先前的概率分布p来最大化这种成本。Alice和Bob的最佳策略都是显而易见的：对于Alice，它包括选择P作为M上方的均匀分布，而对于BOB，它包括以其先前概率的非进攻顺序查询M的值。
利用量子附加信息进行猜测
摘要 — 平均而言，正确猜测随机变量的实现需要的最少猜测次数是多少？这个问题的答案导致 Massey 在 1994 年引入了一个称为猜测的量，它可以被视为熵的替代安全标准。在本文中，我们考虑了存在量子边信息的情况下的猜测，并表明一般的顺序猜测策略等同于执行单个量子测量并根据结果选择猜测策略。我们利用这个结果推导出存在量子边信息的情况下猜测的熵一次性和渐近界，并制定了一个半定程序 (SDP) 来计算这个量。我们对涉及 BB84 状态的简单示例进行了数值和分析评估，并证明了一个连续性结果，当使用猜测作为安全标准时，该结果证明了略微不完善的密钥状态的安全性。
利用量子附加信息进行猜测 - NSF-PAR
摘要 — 平均而言，正确猜测随机变量的实现需要的最少猜测次数是多少？这个问题的答案导致 Massey 在 1994 年引入了一个称为猜测的量，它可以被视为熵的替代安全标准。在本文中，我们考虑了存在量子边信息的情况下的猜测，并表明一般的顺序猜测策略等同于执行单个量子测量并根据结果选择猜测策略。我们利用这个结果推导出存在量子边信息的情况下猜测的熵一次性和渐近界，并制定了一个半定程序 (SDP) 来计算这个量。我们对涉及 BB84 状态的简单示例进行了数值和分析评估，并证明了一个连续性结果，当使用猜测作为安全标准时，该结果证明了略微不完善的密钥状态的安全性。
朝量子大规模密码猜测现实世界发行版
摘要。基于密码的身份验证是最终用户安全性的中心工具。作为此的一部分，密码哈希用于确保静止密码的安全性。如果量子计算机以足够的大小可用，则能够显着加快哈希函数的预计数的计算。使用Grover的算法，最多可以实现平方根的速度，因此可以预期，量子通行证猜测也可以接收正方形的加速。但是，密码输入不是均匀分布的，而是高度偏差。此外，典型的密码攻击不仅会损害随机用户的密码，而且要解决数百万用户数据库中所有用户密码的很大一部分。在这项工作中，我们第一次研究那些量子大规模密码猜测。与经典攻击相比，当攻击所有密码的恒定分数时，我们仍然会在量子设置中获得平方根的加速，甚至考虑了强烈偏见的密码分配，因为它们出现在现实世界密码漏洞中。我们使用LinkedIn泄漏验证了理论预测的准确性，并为量子计算机时代的密码哈希和密码安全提供了特定建议。