摘要。本文改进了 Shor 攻击二元椭圆曲线所需的量子电路。我们提出了两种类型的量子点加法,同时考虑了量子比特数和电路深度。总之,我们提出了一种就地点加法,改进了 Banegas 等人在 CHES'21 中的工作,根据变体的不同,将量子比特数 - 深度乘积减少了 73% - 81% 以上。此外,我们通过使用额外的量子比特开发了一种非就地点加法。该方法实现了最低的电路深度,并将量子比特数 - 量子深度乘积提高了 92% 以上(单个步骤)。据我们所知,我们的工作在电路深度和量子比特数 - 深度乘积方面比所有以前的工作(包括 Banegas 等人的 CHES'21 论文、Putranto 等人的 IEEE Access'22 论文以及 Taguchi 和 Takayasu 的 CT-RSA'23 论文)都有所改进。结合实现,我们讨论了二元椭圆曲线密码的后量子安全性。在美国政府的 NIST 提出的 MAXDEPTH 度量下,我们工作中深度最大的量子电路为 2 24 ,明显低于 MAXDEPTH 极限 2 40 。对于门数 - 全深度乘积(一种估计量子攻击成本的度量,由 NIST 提出),我们工作中度为 571 的曲线的最高复杂度为 2 60(在经典安全性方面与 AES-256 相当),明显低于后量子安全 1 级阈值(2 156 量级)。
西密歇根大学 ScholarWorks 研究生院免费向您提供此硕士论文 - 开放访问。西密歇根大学 ScholarWorks 授权管理员已接受此论文,将其纳入硕士论文。如需了解更多信息,请联系 wmu-scholarworks@wmich.edu。
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给定一个闭二维流形或曲面上的大小为 L 的环或更一般的 1-循环 r(用三角网格表示),计算拓扑学中的一个问题是它是否与零同源。我们在量子环境中构建和解决这个问题。给定一个可以用来查询闭曲线上边的包含情况的 oracle,我们设计了一个用于这种同源性检测的量子算法,相对于环 r 上边的大小或边数,其运行时间为常数,只需要使用一次 oracle。相比之下,经典算法需要使用 Ω( L ) oracle,然后进行线性时间处理,并且可以通过使用并行算法将其改进为对数时间。我们的量子算法可以扩展以检查两个闭环是否属于同一个同源类。此外,它可以应用于同伦检测中的一个特定问题,即检查闭二维流形上的两条曲线是否不是同伦等价的。
这项工作是由NREL撰写的,由Alliance for Sustainable Energy,LLC运营,为DOE,合同号DE-AC36-08GO28308。能源效率办公室和可再生能源氢和燃料电池技术办公室提供的资金。本文中表达的观点并不一定代表DOE或美国政府的观点。美国政府保留和出版商,通过接受该文章的出版物,承认美国政府保留了不可限制的,有偿的,不可撤销的,全球范围内的许可,以出版或复制这项工作的已发表形式,或允许其他人这样做,以实现美国政府的目的。本研究的一部分是使用DOE的能源效率和可再生能源办公室赞助的计算资源进行的,并位于NREL。
摘要。本文为二进制椭圆曲线提供了具体的量子密码分析,以实现时间效率的实现透视(即减少电路深度),并补充Banegas等人的先前研究,该研究的重点是空间效率的效率(即电路宽度)。为了实现深度优化,我们提出了改进Karatsuba乘数和基于FLT的反转的现有电路实现,然后在Qiskit Quantum Computer Simulator中构建和分析资源。提出的乘数架构,改善了Van Hoof等人的量子Karatsuba乘数,减少了与O(n log 2(3))界限的深度和较低的CNOT门,同时保持了相似数量的to效应和鸡蛋。此外,我们所证明的基于FLT的反演会减少CNOT数量和整体深度,并具有较高的量子量。最后,我们采用了拟议的乘数和基于FLT的IN-版本来执行二进制点添加的量子隐性分析以及用于椭圆曲线离散对数问题(ECDLP)的完整shor的算法。结果,除了减小深度外,与先前的工作相比,我们还能够降低多达90%的to oli门,从而显着改善,并提供对量子密码分析的新见解,以实现高度优化的实施。
细菌感染病毒,噬菌体是地球上最丰富的生物学实体,经常用作基础研究中的模型系统,并且与诸如噬菌体疗法之类的医学应用越来越重要。一个普遍的需求是量化给定细菌宿主的噬菌体感染性(或宿主对噬菌体的抗性)。但是,量化感染力的当前方法患有低通量或低精度。一种具有对噬菌体相互作用的高通量和高精度定量潜力的方法是生长曲线,其中在存在和不存在噬菌体的情况下,随着时间的流逝,细菌密度随着时间的流逝而测量。最近的工作提出了几种将这些曲线量化为噬菌体感染力度量的方法。然而,对于这些指标如何相互关系或与潜在的噬菌体和细菌性状相关的知之甚少。为了解决这一差距,我们采用噬菌体和细菌种群的生态建模来模拟各种特征值的生长曲线。我们的发现表明,许多生长曲线指标提供了噬菌体感染性的平行度量。信息性指标包括细菌生长曲线的峰值和下降部分,是由潜在的噬菌体和细菌性状之间的相互作用驱动的,并且与常规的噬菌体适应性指标相关。此外,我们还展示了插入性状变化如何改变生长曲线动力学。最后,我们测试了生长曲线对接种密度的敏感性,并评估技术以比较不同细菌宿主的生长曲线。总的来说,我们的发现支持生长曲线的使用,以精确地对微生物科学的噬菌体 - 细菌相互作用进行精确的高通量定量。
抽象未来气候变化的程度在很大程度上是政策选择。我们用气候政策曲线(CPC)阐明了这种选择,该曲线将气候政策与随后的全球温度联系起来。估计的向下倾斜CPC强调了通过总体有效碳价格表达的初始政策野心与后来的政策负担之间的关键权衡。我们还展示了不同的CPC如何说明达到巴黎协议温度目标的气候政策路径的范围。基于最新政府间气候变化小组(IPCC)集成 - 评估模型方案,我们估计一个隐式CPC,它提供了对IPCC评估气候政策权衡评估的假设的高级摘要。我们表明,CPC凭借其还原主义,是一种有用的模型诊断和通信工具,用于气候政策讨论。
对地球轨道上的空间物体进行表征是一项重要任务,特别是随着太空交通的增加和太空交通管理的出现。正确理解物体的形状、大小和姿态对于预测其未来行为至关重要。光变曲线越来越多地被用于表征物体,方法从简单的回归分析到复杂的人工智能解决方案。本文介绍和演示的方法是一种基于卷积神经网络的机器学习算法,能够表征物体的几何形状、姿态和材料等物体参数。该方法旨在成为一种灵活的分类方法,可以扩展到所有轨道和任何类型的物体,包括碎片。本文介绍了正在进行的研究的中间结果,展示了多分类和多分支分类模型的使用。结果表明,该方法可以从单个完整的夜间光变曲线中成功地以超过 80% 的准确率对地球同步轨道上物体的形状、大小、姿态和主要材料进行分类。
量子货币是一种实现数字货币的方式,其中代表货币的“钞票”是量子态。量子货币的想法最早由 Wiesner [ Wie83 ] 提出,自那时起,量子货币就吸引了量子计算研究界的关注。在本文中,我们重点研究可公开验证的量子货币 [ Aar09 ],这意味着任何观察者无需掌握特权信息即可验证钞票的正确性,以及量子闪电 [ Zha19 ],这可以保证铸币厂也无法通过铸造复本钞票作弊。不幸的是,构建可公开验证的量子货币已被证明是相当难以捉摸的。Farhi、Gosset、Hassidim、Lutomirski、Nagaj 和 Shor 表明,即使经过一些自然修改,Wiesner 的量子货币方案也不能用于直接构建可公开验证的方案 [ FGH + 10 ]。第一个真正可公开验证的量子货币候选者是由 Aaronson [ Aar09 ] 以及 Aaronson 和 Christiano [ AC12 ] 提出的,他们分别给出了相对于量子和经典预言机的可公开验证的量子货币构造。不幸的是,这两种构造中预言机的拟议实例后来都被破解了 [ LAF + 10 ] [ CPDDF + 19 ],这使得人们对此类预言机能否在现实世界中安全实施产生了怀疑。Zhandry 对量子闪电的具体构造 [ Zha19 ] 也被 Roberts [ Rob21 ] 破解。最近,Khesin、Lu 和 Shor [ KLS22 ] 的基于格的构造被 Liu、Montgomery 和 Zhandry [ LMZ23 ] 破解。另一方面,已经提出了一些候选方案,但尚未被破译,包括基于结点的构造 [ FGH + 12 ] 和四元数代数 [ Kan18 , KSS21 ]。此外,