19、量子密码学与量子隐形传态:开启量子互联网新时代

量子密码学与量子隐形传态:开启量子互联网新时代

1. 量子密码学:E91 协议的崛起

在量子密码学领域,1991 年 Artur Ekert 开发了一种新型的量子密钥分发(QKD)协议——E91。当时,Ekert 并不知道 BB84 协议。E91 协议充分利用了量子技术的三大支柱,特别是在生成私钥时运用了量子纠缠和非局域性。

与 BB84 协议相比,E91 协议具有显著优势。BB84 协议虽能在量子计算机来临前作为临时保护数据的措施,但它未利用未来将无处不在且廉价的纠缠资源。而 E91 协议在生成密钥时,密钥并非从一方传输到另一方,而是在两个检测站点同时生成。这意味着密钥在检测前并不存在,且源端没有密钥副本,大大提高了安全性。例如,中国的量子卫星“墨子号”就利用 E91 协议和卫星上的纠缠光子源,成功在两个地面站之间生成了共享私钥。

不过,E91 协议也可能面临安全威胁。可能存在的窃听者或伪造者想要破坏协议安全,但他们无法像在 BB84 协议中那样复制传输中的密钥,因为密钥在光子被检测前并不存在。但窃听者可能用经典光源替代纠缠源,或拦截纠缠光子对并发送经典相关光子。此时,Alice 和 Bob 可以随机对部分到达的光子进行贝尔测试,若测试失败,则表明信道可能已被破坏,他们会丢弃密钥并采取相应措施。

以下是 E91 协议与 BB84 协议的对比表格:
| 协议 | 密钥生成方式 | 是否利用纠缠 | 源端是否有密钥副本 | 安全性 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| BB84 | 一方发送给另一方 | 否 | 是 | 临时保护,易受量子计算机攻击 |
| E91 | 两端同时生

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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