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World File Search System通信信道
在 polj-tehnika 期刊上撰写论文的说明
位置小于一米。这可能是您自己的移动或永久参考站，由操作员拥有并由多个用户使用。永久运行的参考站永久位于没有干扰因素（例如大型反射面或无线电发射器）的地方。由于参考站的坐标是精确确定的，因此接收器可以根据观测和已知卫星位置确定观测校正。通过通信信道（GSM、UMTS、NTRIP），参考站以标准化记录的形式将此类数据发送到田间移动接收器，在我们的情况下是在拖拉机上。使用获得的数据，接收器与其从参考接收器的观测或校正中获得的数据一起实时确定其精确位置。接收器通过测量宇宙中卫星的距离、创建从卫星接收到的信号的副本并将其与接收器中产生的信号进行比较来确定其位置。由于地球上的信号非常弱，因此需要特殊的信号传输。本地确定的信号接收器延迟很长时间，以至于交叉发酵功能与源信号完全对齐。信号已准备好进行进一步处理。接收器解码卫星的位置。通过测量四颗卫星的距离来确定接收器的精确位置。该位置由伪卫星距离之间的最小平方法确定。我们拥有的可用卫星越多，定位质量就越好、越精确（GNSS，2018 年）。
使用电信 C 波段中的量子点进行千兆赫时钟时间箱量子比特的隐形传态
隐形传态是量子力学的一个基本概念，其重要应用在于通过量子中继节点扩展量子通信信道的范围。为了与现实世界的技术（如通过光纤网络进行安全量子密钥分发）兼容，这样的中继节点理想情况下应以千兆赫时钟速率运行，并接受 1550 nm 左右低损耗电信频段中的时间箱编码量子比特。本文表明，InAs-InP 液滴外延量子点的亚泊松发射波长接近 1550 nm，非常适合实现该技术。为了以千兆赫时钟速率创建必要的按需光子发射，我们开发了一种灵活的脉冲光激发方案，并证明快速驱动条件与低多光子发射率兼容。我们进一步表明，即使在这些驱动条件下，从双激子级联获得的光子对也显示出接近 90% 的纠缠保真度，与连续波激发下获得的数值相当。使用非对称马赫-曾德尔干涉仪和我们的光子源，我们最终构建了一个时间箱量子比特量子中继，能够接收和发送时间箱编码的光子，并展示出 0.82 ± 0.01 的平均隐形传态保真度，超过经典极限十个标准差以上。
构建需要量子纠错码......
使得它渐近于信道容量。我们注意到，在许多情况下量子信道容量是未知的，但是任何特定方案都会产生容量的下限。假设通信方在物理上是分开的，但他们可能可以使用其他资源，这些资源可能包括访问经典通信信道、预共享随机性和预共享纠缠。在这里，我们考虑在量子纠错码（QECC）的设计中使用纠缠来提高其通信速率或纠错能力。正如文献中常见的那样，我们关注通信本身，即，我们不包括共享最大纠缠态的过程。同时，必须记住，纠缠是一种不是免费的额外资源。例如，在 [1] 中已经讨论了在有噪声的量子信道上共享最大纠缠态与量子纠错之间的关系。本介绍部分的其余部分介绍了纠缠辅助量子纠错码 (EAQECC) 的一般框架和文献中基于经典纠错码的两种构造。此外，我们总结了主要结果。第 2 节讨论了三种线性代数方法，它们从经典代码开始，并产生具有不同参数的 EAQECC。第 3 节讨论了 EAQECC 参数的上限。随后在第 4 节中将它们集体用作优度度量，以激励我们的计算过程和结果。第 5 节结束语后的表格中列出了所得量子位和量子三元组 EAQECC 的参数。
摘要小册子量子国际会议...
上午 10:10：开幕全体会议演讲 – Mark Wilde (康奈尔大学) 玻色子失相信道的通信、鉴别和估计的基本极限的精确解 失相是一种影响量子信息载体的突出噪声机制，也是实现有用的量子计算、通信和传感的主要挑战之一。在玻色子系统中，玻色子失相信道 (BDC) 是许多应用的核心，它形成了一类关键的非高斯信道，用于模拟影响超导电路或光纤通信信道的噪声。在这里，我们考虑 BDC 的通信、鉴别和估计，同时使用量子力学允许的一般策略来完成这些任务。我们为所有 BDC 的量子、私有、双向辅助量子和密钥协商容量提供了精确公式，证明它们都等于信道底层分布与均匀分布的相对熵。对于区分和估计任务，我们根据定义 BDC 的概率密度将困难的量子问题简化为简单的经典问题。我们提出了各种区分和估计任务的性能上限，并表明它们也是可以实现的。据我们所知，这是非高斯玻色子信道的第一个例子，对于所有这些任务都有精确的解。与 Zixin Huang（麦考瑞大学）和 Ludovico Lami（阿姆斯特丹大学）合作。
关于对角量子信道
量子信息论形成于近 30 年前，是一个自洽且多学科的研究领域，而它的起源可以追溯到 20 世纪 50 至 60 年代，当时香农信息论的基本思想得到了发展。在量子信息论中，信道及其容量的概念起着核心作用，它们衡量了信道的最终信息处理性能。有关量子信道的全面介绍，请参阅 [1]。量子信道是一种既能传输量子信息又能传输经典信息的通信信道。量子比特的状态就是量子信息的一个例子。量子信道是量子力学框架允许任意输入的最一般的输入-输出关系。从物理上讲，它们从一般开放系统的角度描述空间中的任何传输（例如通过光纤）和/或时间的演变（如量子存储器）。在数学上，它们的特征是线性、完全正映射，在薛定谔图中，以保留迹的方式作用于密度算符。对角量子信道在通信和物理中具有重要应用。有一些关于不同类型对角信道的研究，例如去极化信道[2-4，13]、转置去极化信道[5]和具有恒定 Frobenius 范数的对角信道（去极化、转置去极化、混合去极化经典和混合转置去极化经典）[6]，这些研究在
博士生：Fabrizio Lo Regio
宽带电力线通信 (BPLC) 研究。从绿色环境和循环经济的角度来看，该技术利用电网的现有基础设施，通过利用配电网的固有潜力来促进数据传输能力，实现成本效益高且精简的部署方法。BPLC 可以提高应用该技术的网络的安全性和维护性，而提供的服务及其质量的提高，则增加了对强大通信技术的需求。这对于提高服务质量和优化资源至关重要。BPLC 技术应支持网络数据和其他传感器派生信息的传输，从而能够实施有用的政策以降低维护成本和运营，从而在预测性维护中发挥关键作用。这要归功于传感和通信集成。由于缺乏有关高频数据传输信道中的噪声和无意发射的知识，因此需要法规和标准、实验活动、统计和确定性模型以及信道特性，以确保在考虑的环境中减少电磁 (EM) 发射。为了减少电磁辐射，我们用不同的方法分析了通信信道的频率选择性和其他特性，例如统计和散射方法。文献中开发并使用了不同的方法来增强通信的稳健性，尽管存在高噪声场景和信道的频率选择性。学生专注于基础知识、架构、可能的应用、与使用环境的差异。这项研究的重点是用不同的方法表征传输信道，每种方法的优缺点，以及法规和标准。
量子信息论
信息的概念在我们这个时代无处不在。但要对这个术语的含义给出一个精确的定义却不那么明显。一个基本的直觉是，信息与知识相关，并且可以被传递。在 20 世纪 30 年代和 40 年代，图灵和香农将信息的概念从其物理载体中抽象出来，目的是建立一个适用于所有物理系统的通用信息和计算理论。在通用信息理论中，基本单位是比特。一个比特可以取两个值。在实践中，比如在计算机中，这可能是电流是否存在，或者一个微小的磁铁是指向上方还是下方，等等。然而，对于信息论而言，物理细节完全不重要，我们只需用值 0 或 1 标记这两个状态。在信息论中，我们想到的是某个过程，一个源，生成符号序列。例如，这可能是你在电脑上打字。我们如何使用比特来测量信息？让我们用压缩的基本例子来具体说明这一点。假设您在计算机上编写了一份文档。您可以通过将每个符号编码为位来保存文档。如果您使用包含 k 个符号的字母表编写了长度为 n 的文本，这将需要 n ⌈ log k ⌉ 位（因为您需要 ⌈ log k ⌉ 位来编码字母表中的单个符号）。但是，您可能很熟悉，您也可以让计算机将文本文件压缩为更少的位数。此过程使得您可以通过某种算法从压缩文件中恢复原始文档。这表明，考虑文本文档中存在的信息量的合理方法可能是您可以压缩文件到的最小位数。信息的第二个基本方面涉及传输。物理通信信道（例如电缆或电磁波）通常很嘈杂：如果发出特定信号，它可能会在途中损坏。但是，可以通过向信号添加冗余来纠正错误。信息论研究如何添加尽可能少的冗余以实现可靠的通信。信息理论对于高速电子通信的运行至关重要。
DeepDIVE：通过多项式通道优化复合 DNA 存储的输入约束分布
DNA 存储是一项快速发展的技术，它使用四进制编码将数字数据编码为核苷酸序列，其中碱基 A 、C 、G 和 T 代表信息 [2]，[3]。这些序列或链通过称为合成的过程产生，并通过测序检索。该方法的一个关键方面是在合成过程中生成每条链的多个副本。在本文中，我们通过引入复合 DNA 字母探索了一种利用这种冗余的新方法 [1]，[4]–[8]。复合 DNA 字母由混合不同的核苷酸形成，实验表明它可以提高数据编码性能 [4]，[5]，[8]。潜在的好处是显而易见的：虽然标准的四字母 DNA 编码每个通道使用 log(4) = 2 位，但复合编码提供了无限的容量，使较短的链能够编码更多的数据。这一点至关重要，因为较短的链可以降低合成成本 [5] 并降低出错的风险，而出错的风险会随着链长度的增加而增加 [9]。编写复合字母并随机读取 n 份副本可以建模为一个嘈杂的通信信道，特别是多项式信道 [1]。该信道的输入是一个长度为 k = 4 的概率向量，表示核苷酸的混合。通道输出遵循多项分布，进行 n 次试验，概率由输入向量决定。通道的最大信息存储率或容量是通过在所有可行的输入分布选择 [10]（即 (k − 1) 维概率单纯形上的分布）中最大化输入和输出之间的互信息来获得的。先前的研究 [1] 表明，即使对于较小的 n 值（例如 n = 9），最大化容量的输入分布也需要数十个质点。此外，如缩放定律 [11] 所示，支持大小随容量呈指数增长。这对 DNA 存储系统提出了挑战，因为每个质点对应一种不同的核苷酸混合物，而可能的混合物数量是有限的。为了解决这个问题，我们的论文重点计算了容量实现
量子网络安全
我们既考虑离散变量系统，比如量子比特或其他具有有限维希尔伯特空间的量子系统，也考虑 CV 系统，比如用无限维希尔伯特空间描述的电磁场的玻色子模式。关于这两个一般领域有许多评论和书籍（例如，参见参考文献 [1, 2]）。下面重复了一些概念。通用的“准备和测量” QKD 协议可以分为两个主要步骤：量子通信和经典后处理。在量子通信期间，发送者（Alice）将随机经典变量 α 的实例编码为非正交量子态。这些状态通过量子信道（光纤、自由空间链路）发送，窃听者（Eve）试图窃取编码信息。量子力学的线性不允许进行完美的克隆 [3, 4]，因此 Eve 在扰乱量子信号时只能获取部分信息。在通信信道的输出端，接收者（Bob）测量传入信号并获得一个随机经典变量β。在多次使用该信道之后，Alice 和 Bob 共享由两个相关变量α和β描述的原始数据。远程方使用部分原始数据来估计信道的参数，例如其透射率和噪声。这个参数估计阶段非常重要，因为它可以评估从剩余数据中提取私人共享密钥的后处理量。根据这些信息，他们实际上执行了一个错误校正（EC）阶段，这使他们能够检测和消除错误，然后是隐私放大（PA）阶段，这使他们可以将 Eve 被盗的信息减少到可以忽略不计的数量。最终结果就是密钥。根据猜测的变量，我们可以进行直接或反向协调。在直接协调（DR）中，Bob 对其结果进行后处理以推断 Alice 的编码。这一过程通常借助于从爱丽丝到鲍勃的前向经典通信（CC）来实现。相反，在反向协调（RR）中，爱丽丝会对其编码变量进行后处理，以推断鲍勃的结果。这一过程通常借助于从鲍勃到爱丽丝的最后一轮反向通信来实现。当然，人们可以更普遍地考虑两种方式：
量子多址信道的单粒子增强
多址信道描述了多个发送者尝试使用某种物理介质将消息转发给单个接收者的情况。在本文中，我们考虑了这种介质仅由单个经典或量子粒子组成的场景。为了精确地比较量子信道和经典信道，我们引入了一个操作框架，其中所有可能的编码策略都只消耗一个粒子。当用于通信时，这种设置体现了用单个粒子构建的多址信道 (MAC)。多方通信任务包括 N 个空间分离的发送者（ A 1 ， A 2 ，· · · AN ）和一个接收者（ B ）（参见图 1 (a)），其中发送者 A i 位于路径 i 上并希望发送从集合 A i 中抽取的经典消息 ai，接收者 B 获得一些属于集合 B 的输出数据 b，这些数据取决于发送者选择的消息集合（ a 1 ， a 2 ，· · · ，a N ）。理想情况下，b 应该是所有 N 条消息的完美副本，即 b = ( a 1 , a 2 , · · · , a N )。然而在实践中，一些物理限制会阻碍完美的通信。在这种情况下，通信由转移概率 p ( b | a 1 , · · · a N ) 描述。分布 p ( b | a 1 , · · · a N ) 统称为 MAC [ 1 ]，即无线通信中所说的上行信道 [ 2 ]。最终，概率 p ( b | a 1 , · · · a N ) 由用于传输信息的特定物理系统决定。我们在此提出的问题是，在仅使用单个粒子实现通信信道且其内部自由度都不可访问的限制下，可以生成哪些 MAC 。更准确地说，信息只能以外部关系自由度进行编码，例如粒子在时空中占据的哪些特定点。我们感兴趣的是比较当使用量子粒子和经典粒子以这种方式传输信息时可以实现的 MAC。在比较经典和量子 MAC 之前，我们根据系统具有的不同级别的共享随机性定义并比较了不同的经典 MAC。这些经典 MAC 分别表示为 CN 、 C ′ N 和 conv[ CN ]，代表没有共享随机性、部分共享随机性和完全共享随机性的情况（如图 1 所示）。我们表明，这些 MAC 在具有二进制输入和输出的通信场景中是相同的，即当 |A i | = |B| = 2 时，而对于更一般的情况，它们完全不同。为了方便讨论，我们还引入了所有这些 MAC 的超集，我们称之为可分离 MAC，C (sep) N ，它由具有概率分解 p ( b | a 1 , · · · , a N ) = PN i =1 pigi ( b | ai ) 的 MAC 组成。我们分析了这些 MAC 的结构，并表明它们与二进制情况下更受限制的家族相同。我们的主要结果涉及提供 N 方经典 MAC 的完整表征，这些 MAC 可以从单个经典粒子和受限制的局部数保持 (NP) 操作构建而成。简而言之，NP 操作具有膨胀，其中总粒子数得以保留。主要发现是这些 MAC 完全以消失的二阶干扰项来表征。更准确地说，特定的线性组合