随着通信技术的升级和量子计算的飞速发展,经典的数字签名方案面临着前所未有的挑战,对量子数字签名的研究势在必行。本文提出一种基于五量子比特纠缠态受控量子隐形传态的多代理签名方案。该方案采用量子傅里叶变换作为加密方法对消息进行加密,与量子一次一密相比提高了量子效率。采用满足量子比特阈值量子纠错要求的五量子比特最大纠缠态作为量子通道,保证了方案的稳定性。安全性分析表明,该方案具有不可伪造、不可否认的特点,能够抵抗截获重发攻击。
量子纠缠作为一种重要资源是量子力学最显著的特征之一,在量子信息论、量子隐形传态[1]、通信和量子计算[2,3]中都发挥着核心作用。由于其基础性作用,在分离子系统之间产生纠缠态是一个重要课题。近年来,已提出了多种产生纠缠态的方法,其中之一就是 Jaynes-Cummings 模型 (JCM)。JCM 解释了量化电磁场和原子之间的相互作用 [4]。JCM 是一个简单但适用的工具。在过去的二十年里,人们致力于将 JCM 应用到量子信息[5-7]和量子隐形传态[8]中。由 JCM 诱导的纠缠态已被用作量子通道 [9]。 Zang 等人 [10] 利用两能级原子与大失谐单模腔场相互作用,将二分非最大纠缠态转变为 W 态。原子与单模电磁腔场相互作用的纠缠动力学已被研究 [11]。由于 JCM 在量子光学中的重要性,它已被扩展
可再生能源,改善与当地电网的协调,并通过利用剩余电力来应对输出波动,应对自然灾害。千代田继续通过我们多方面的可再生能源经验和全面能源管理系统的社会实施,包括 BESS 的设计、采购、建设、演示和维护,积极为碳中和做出贡献。
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1. 旅行医疗保险计划相对便宜,医疗保险金额从 50,000 美元到 1,000,000 美元不等。大多数计划可立即在线购买(或在 24 小时内购买),保险最早可在第二天开始生效。尽管许多计划都有类似的福利,但对已有疾病的保险范围差别很大,从零福利到全额保险不等(如果已有疾病通过药物控制)。几乎所有计划都提供全天候、每周 7 天的多语言代表。大多数还包括紧急医疗保险和医疗后送福利,但这些保险可能是基本保险的补充。
第1部分动物心理学的一般理论第1章动物心理学的历史第2章动物心理学对象第3章研究方法第4章刺激和感官第5章工具感官第6章第6章VISION第6章VISION第7章化学感官第8章《时间感知》第8章中的学习方法第1章第1章第1章使用动物学习研究的方法和设备2动物学习研究3生理学的意义。第5章学习的外部因素第6章学习的内部因素第7章分布实践和第8章过渡和干涉第9章学习曲线第10章学习部分
回想一下位移算符如何变换光子振幅算符,ˆ D ( α )ˆ a † ˆ D † = ˆ a † − α ∗ ,状态可以写成位移和创造的连续
量子模拟的复杂性并非仅仅源于纠缠。量子态复杂性的关键方面与非稳定器或魔法有关 [1]。Gottesman-Knill 定理 [2] 表明,即使是一些高度纠缠的状态也可以被有效地模拟。因此,魔法是一种资源,代表准备量子态所需的非 Clifford 操作(例如 T 门)的数量。我们使用稳定器 R´enyi 熵 [3] 证明,与具有零动量的状态相比,具有非零晶格动量的退化量子多体基态允许魔法的增量 [4]。我们通过分析量化了这一增量,并展示了有限动量不仅增加了长程纠缠 [5],还导致魔法的变化。此外,我们还提供了 W 状态及其广义(量子信息界经常讨论)与受挫自旋链基态之间的联系。
量子隐形传态的理想实现依赖于获得最大纠缠态;然而,在实践中,这种理想状态通常是无法获得的,人们只能实现近似隐形传态。考虑到这一点,我们提出了一种量化使用任意资源状态时近似隐形传态性能的方法。更具体地说,在将近似隐形传态任务定义为对单向局部操作和经典通信 (LOCC) 信道上的模拟误差的优化之后,我们通过对更大的两 PPT 可扩展信道集进行优化来建立此优化任务的半确定松弛。我们论文中的主要分析计算包括利用身份信道的酉协方差对称性来显著降低后者优化的计算成本。接下来,通过利用近似隐形传态和量子误差校正之间的已知联系,我们还应用这些概念来建立给定量子信道上近似量子误差校正性能的界限。最后,我们评估各种资源状态和渠道示例的界限。
本文感兴趣的特定量子态是两个相位相反的相干态的叠加,通常称为(薛定谔)猫态。猫态可用作量子计算机中的逻辑量子比特基础 [2, 3]。它们还可以用作干涉仪的输入态,干涉仪能够以比光波长通常施加的限制更高的精度测量距离 [4]。仅通过幺正演化将单个相干态转换为猫态需要很强的非线性。此外,猫态对光子吸收的退相干极为敏感。出于这些原因,平均包含多个光子的猫态仅在腔量子电动力学实验中产生,在该实验中,原子与限制在高精度光学腔内的电磁场相互作用 [5, 6]。在这种实验中,腔将光学模式限制在一个很小的体积内,因此