53、量子物理中的自旋、密码学与对称性

量子物理中的自旋、密码学与对称性

1. 光子自旋与量子密码学

电子自旋和光子自旋存在明显差异。光子是矢量粒子,其波函数为四势 $A_{\mu}$。对于沿 $z$ 轴向上传播的光子,可采用线性偏振态的正交基 $(|x⟩, |y⟩)$。自旋状态 $\sigma_{z} = ±1$ 对应于组合 $\frac{|x⟩±i|y⟩}{\sqrt{2}}$。一个偏振角度为 $45^{\circ}$ 的场 $\vec{E}$ 类似于一个指向 $45^{\circ}$ 的矢量 $\frac{|x⟩ + |y⟩}{\sqrt{2}}$,是两种偏振的等量混合。这种量子特性在密码学中有重要应用。

一直以来,人们都有保密需求,如密码、银行信息和卫星控制信息等。数千年来,加密者和解密者之间的竞争从未停止。例如,凯撒使用的凯撒密码是基于字母表和数字密钥的加密系统。二战初期,盟军成功破解了德国国防军恩尼格玛机的密码,取得了重大进展。

随着量子力学的出现,保密者开始占据优势。基于不确定性原理的密码学设备已达到工业水平,并由多家商业公司销售。下面介绍其工作原理。

密码学的基本问题是,两个人(如 Alice 和 Bob)需要通过公共信道(如电话线或无线电)交换秘密信息。窃密者可以接收信号,但没有加密密钥就无法理解信息。密钥可以用一个秘密数字表示,数字位数越多,保密性越好。但首先,Alice 和 Bob 必须共享这个数字,关键问题是如何在避免窃听者获取的情况下交换密钥。

IBM 的 Charles Bennet 和蒙特利尔大学的 Gilles Brassard 开发了一种基于量子力学的安全方法。信号以 1 或 0 的比特序列传输。Alice 和 Bob 约定,“水平”偏振的光子为

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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