28、量子力学、计算与密码学:原理与应用

量子力学、计算与密码学:原理与应用

1. 量子密码学基础

量子密码学是量子记忆的一个重要应用领域。在量子密钥分发(QKD)场景中,信息从发送方(Alice)传输到接收方(Bob),但中间可能存在窃听者(Eve)试图获取传输的信号。

1.1 安全类型

存在两种不同类型的安全:经典安全和量子安全。
- 经典安全 :窃听者需要更多资源才能获取传输的信息。例如,两个大质数相乘很容易,但将乘积分解为两个质数则需要大量的计算能力。
- 量子安全 :无论窃听者使用多少资源,在不引起Alice和Bob警觉的情况下,都无法获取所需信息。

1.2 Eve的窃听策略

Eve可能让Alice的信号从预先设置为标准状态的量子记忆中散射,然后“读取”量子记忆中的信息,以确定Alice发送的信号。然而,Alice的信号通常不是可允许的信号,散射后量子记忆的状态不再是纯态。

Eve的一种简单窃听步骤如下:
1. 让Alice的信号从预先设置为合适状态的量子记忆中散射。
2. 依次发送N个可允许的入射波与该量子记忆散射,并记录散射波的信息。
3. 根据这些信息近似确定步骤1中散射后量子记忆的状态(用密度矩阵描述)。
4. 确定Alice发送的字符。
5. 将该字符发送给Bob。

这个过程可以用如下mermaid流程图表示:

graph LR
    A[Alice发送信号] --> B[信号散射
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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