9、量子密码学:原理、应用与未来趋势

量子密码学:原理、应用与未来趋势

1. 引言

信息保护自古以来就是人类生活的重要组成部分。在计算机社会中,信息安全对人类愈发重要,新技术也层出不穷。密码学是将信息从可读状态转换为无意义状态,或进行相反转换的技术,能有效保护信息的传输和存储。现代密码学自二战后随着电子学和计算机科学的快速发展而迅速崛起,主要分为对称密钥密码学和公钥密码学。其中,一次性密码本(OTP)被证明无论计算能力多强大都无法破解,但生成和分发与明文相同大小的真正随机密钥流是一项严格要求。

量子密码学为合法用户之间的密钥交换提供了一种安全的方法,可与OTP结合实现安全通信会话。其概念最早由Wiesner在20世纪60年代提出,而真正的发展始于1984年Bennett和Brassard提出的第一个量子密钥分发(QKD)协议。QKD是量子密码学的一个主要方面,其安全性由量子力学而非计算复杂性保证,能检测非法拦截密钥信息的行为。

2. 量子密码学研究现状
  • QKD实验与编码方式 :1989年,Bennett和Smolin进行了第一次QKD实验,开启了现实生活中QKD的大门。根据QKD协议的实现方案,有离散变量、连续变量和分布式相位参考编码;根据量子信息的物理载体,有偏振编码、相位编码、频率编码、幅度编码等。自由空间QKD和光纤QKD可作为基于光子的QKD的量子通道,应根据通道特性、性能要求、操作条件等选择实现方案。
  • 光纤与自由空间QKD :光纤是最广泛使用的量子通道,可应用偏振和相位编码QKD方案。但由于光纤中的固有双折射效应,偏振编码QKD方案中光子的偏振态易受干扰,因此相位编码QK
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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