1캐나다 온타리오주 워털루 소재 워털루 대학교 수학과 조합 및 최적화학과 N2L 3G1
2미국 사우스캐롤라이나 주 클렘슨, 클렘슨 대학교 수리 과학부 29634
3캐나다 온타리오주 워털루 소재 워털루 대학교 양자 컴퓨팅 연구소 및 물리학 및 천문학과 N2L 3G1
4캐나다 온타리오주 토론토 토론토 대학교 전기 및 컴퓨터 공학과 M5S 3G4
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추상
숫자 키 비율 계산 문제를 기반으로 하는 양자 키 분배, QKD에 대한 보안 증명 방법은 원칙적으로 강력합니다. 그러나 방법의 실용성은 계산 리소스와 볼록 최적화를 위한 기본 알고리즘의 효율성과 정확성에 의해 제한됩니다. 우리는 주요 비율 계산 문제에 대한 볼록 비선형 반정부 계획법, SDP, 모델의 안정적인 재구성을 유도합니다. 이를 사용하여 효율적이고 정확한 알고리즘을 개발합니다. 안정적인 재구성은 선형 제약 조건과 비선형 양자 상대 엔트로피 목적 함수 모두에 대해 새로운 형태의 안면 축소(FR)를 기반으로 합니다. 이것은 현재 문헌에서 사용되는 기술인 엄격한 실행 가능성을 얻기 위해 섭동의 필요성을 피하는 가우스-뉴턴 유형 내부 포인트 접근을 허용합니다. 결과는 FR 안정적인 재구성에서 원래 QKD에 대해 이론적으로 입증된 하한을 가진 고정밀 솔루션입니다. 이것은 일반 SDP에 대한 FR에 대한 새로운 기여를 제공합니다. 우리는 속도와 정확도를 획기적으로 개선하고 이전에는 다루기 어려웠던 문제를 해결한 경험적 결과를 보고합니다.
주요 이미지: 안면 축소 기술 이면의 주요 아이디어에 대한 간단한 그림. 각 음영 영역은 최적화 문제의 실행 가능한 세트를 나타냅니다. 왼쪽의 원래 문제는 XNUMX차원 공간에서 공식화되지만 실현 가능한 집합은 XNUMX차원입니다. 얼굴 축소를 통해 문제는 동일한 실행 가능한 집합을 사용하는 XNUMX차원 문제로 다시 공식화될 수 있습니다.
인기 요약
► BibTeX 데이터
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위의 인용은 SAO / NASA ADS (마지막으로 성공적으로 업데이트 됨 2022-09-09 11:02:28). 모든 출판사가 적절하고 완전한 인용 데이터를 제공하지는 않기 때문에 목록이 불완전 할 수 있습니다.
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