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在QLDPC代码中有效地计算
是普遍的信念，即需要构建实用程序尺度量子计算机能够执行无法触及的经典计算机的计算需要量子错误纠正技术。在所需的物理量子数的数量方面，对表面代码进行了最广泛研究并高度优化的量子误差校正代码非常大量资源。最近提出了一种有希望的替代量子低密度平价检查（QLDPC）代码。这些代码的资源密集程度要少得多，与实用的表面代码实现相比，每个逻辑量子的物理Qubs最多需要10倍。因此，QLDPC代码的成功应用将大大减少时间表到达可以使用Shor's算法和QPE（如Shor的算法）加速的算法运行算法的量子计算机。迄今为止，QLDPC代码已在量子记忆的背景下进行了主要研究。在QLDPC代码中实现任意逻辑Clifford运算符在电路深度方面有效的方法没有已知的方法。与已知的实施T门的方法结合使用，Clifford组的有效实现解锁了资源有效的通用量子计算。在本文中，我们介绍了一个新的QLDPC代码系列，该家族可以通过横向操作有效地汇编Clifford组。我们的施工最多可以在O（M）综合征提取回合中执行任何M Qubit Clifford操作，从而超过了最新的晶格手术方法。我们运行深度126逻辑电路的电路级模拟，以表明我们的QLDPC代码中的逻辑操作达到了接近内存的性能。这些结果表明，QLDPC代码是将所有逻辑量子算法所需的资源减少到10倍的可行手段，从而解开了大量减少的时间表以商业上有价值的量子计算。
神经音频编解码中的学习来源分离
摘要 - 神经音频编解码器通过有效将连续音频信号转换为离散令牌，具有显着高级的音频组合。这些编解码器可以通过对这些令牌进行训练的生成模型来保留高质量的声音，并使复杂的声音生成。但是，现有的神经编解码器模型通常在大型，未分化的音频数据集上进行训练，从而忽略了语音，音乐和环境声音效果等声音域之间的基本差异。这种监督使数据建模复杂化，并为声音发电的可控性带来了其他挑战。为了解决这些问题，我们介绍了源 - 触发性神经音频编解码器（SD-CODEC），这是一种结合音频编码和源分离的新型方法。通过共同学习音频重新合成和分离，SD-Codec明确地将来自不同域的音频信号分配给不同的代码书，以及一组离散表示。实验结果表明，SD-Codec不仅保持竞争性的重新合成质量，而且还得到了分离结果的支持，还证明了潜在空间中不同来源的成功分离，从而增强了音频编解码器中的可解释性，并提供了对音频产生过程的潜在控制。索引术语 - 神经音频编解码器，源分离，表示学习，量化。
DNA遗传密码中的完整量子信息
到目前为止，尽管之前已经提出了数学理论[9]- [13]，但破译生命密码[1]- [8]——遗传密码——仍未成功。我们的新尝试与之前的尝试有何不同？我们的数学方法处于有限群论和量子信息的交叉点，与其他主要致力于量子计算[14]但也关注基本粒子[15]的论文一样。生命细胞在有丝分裂过程中需要一种称为脱氧核糖核酸（或DNA）的大分子，它被包装在染色体中。但在DNA复制过程中或当其代码用于制造蛋白质时，DNA会解开并被复制。DNA是一种由两条平行的多核苷酸链组成的螺旋，携带4个含氮碱基中的遗传指令，用于所有生物体的生长和繁殖。遗传密码由三元组碱基组成，称为1
2022更改亮点 - 急救 - OHS代码中的第11部分
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优化对称密码中的非线性取代
摘要本研究探讨了遗传算法在生成高度非线性取代盒（S-boxE）中用于对称密钥密码学中的应用。我们提出了一种新颖的实现，将遗传算法与沃尔什 - 哈达玛德频谱（WHS）成本函数相结合，以产生8x8 s盒，非线性为104。我们的方法通过最著名的方法实现了绩效均衡，平均需要49,399次迭代，成功率为100％。这项研究表明，该领域中早期的遗传算法实现的显着改善，从数量级降低了迭代计数。通过通过不同的算法方法实现等效性能，我们的工作扩展了可用于密码学家的工具包，并突出了加密原始生成中遗传方法的潜力。遗传算法的适应性和并行化潜力提出了有望在S-box生成中进行研究的有希望的途径，有可能导致更强大，有效和创新的加密系统。我们的发现有助于对称密钥密码学的持续发展，从而提供了优化安全通信系统关键组件的新观点。关键字1 S-box生成，遗传算法，非线性取代，Walsh-Hadamard Spectrum，加密原语，启发式优化，加密强度1.简介
编号基于代码密码中的量子ISD算法的研究
三浦梦生・法制伦理分科会・情报セキュリティ大学院大学近年来，量子计算机的开发和量子算法的研究已经活跃。人们担心量子计算机的实际使用将导致公共密钥密码学的破裂，如今已被广泛使用。在这种情况下，对量子后加密术的兴趣越来越大，可以使用量子计算机承受攻击，并且对PQC的研究的偏见正在增加。自1978年提议以来，就没有有效的基于代码密码学的解码方法，并且被选为NIST PQC标准化过程的第四轮。ISD算法被认为是对基于代码的密码学最有效的攻击。在这项研究中，我们旨在查找和编程量子电路，该量子电路使用量子算法实现了具有降低计算复杂性的量子ISD算法。
表面代码中的相干误差和读出误差
我们考虑了读出误差和相干误差（即确定性相位旋转）对表面代码的综合影响。我们使用一种最近开发的数值方法，通过将物理量子位映射到马约拉纳费米子。我们展示了如何在存在读出误差的情况下使用这种方法，在现象学层面上进行处理：完美的投影测量，可能记录错误的结果，以及多次重复的测量。我们发现这种错误组合的阈值，其错误率接近相应非相干错误通道（随机 Pauli-Z 和读出误差）的阈值。使用最坏情况保真度作为逻辑错误的度量，阈值错误率的值为 2.6%。低于阈值，扩大代码会导致逻辑级错误的相干性迅速丧失，但错误率高于相应非相干错误通道的错误率。我们还分别改变了相干和读出误差率，发现表面代码对相干误差比对读出误差更敏感。我们的工作将最近关于完美读出的相干误差的结果扩展到实验上更现实的情况，即读出误差也会发生的情况。