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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：
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。
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。
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。
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。
从猜测角度评估量子密钥分发的安全性
摘要 量子密钥分发可以提供信息论安全的密钥。实际应用中，窃听者可能会攻击传输的量子态，从而将一些信息泄露给生成的密钥。最终密钥的安全性取决于窃听者猜测密钥的难易程度。猜测概率受实际生成的量子态与理想量子态之间的迹距离所约束，因此可以用来估计量子密钥分发的安全性。利用迹距离ε和密钥长度n，我们证明了在某些特殊情况下猜测概率可达到上限ε + 2 − n。我们证明了不同的攻击策略会给出不同数量的猜测，有时甚至是完全颠覆性的差异，以得到最终密钥。我们的结果表明，应谨慎选择适当的安全参数ε以保证生成密钥的安全性。
AI‐IP：通过人工智能最大限度地减少人格量表项目开发的猜测
图 2 拟议的人工智能辅助量表构建系统概述。注意：该图说明了如果研究人员有一组与感兴趣的构造相关的初始项目，如何促进量表构建过程。这些正相关的种子项目被提供给人工智能系统，该系统提供额外的正负编码构造相关项目及其与项目的估计相关性。研究人员从这些建议中进行选择，并咨询 SME 或零样本分类系统来平衡内容领域。选定的项目与种子项目相结合，形成最终量表。
NERC合规性的警惕电池监控系统
• One-Click Reporting: Remove guesswork in reporting by easily creating NERC-compliant reports • TPL-001-5 Compliance: Reports include compliance for this standard • Machine-Learning: Proprietary algorithms provide cell condition and complete risk factor with projected end of life • Versatile Alarming: Software alarming features as well as up to 6 dry contact outputs • Ease of Installation: Universal components allow for simple installation to most battery types and can be installed电池使用时•充电/放电事件：自动记录所有电池事件，并具有详细的播放选项
